Elasticsearch 主节点和暖热节点解析 主节点 控制整个集群,进行一些轻量级操作,列如:跟踪哪些节点是集群中的一部分,决定节点分片分配,负责集群健康, 不包含数据,也不参与搜索和索引操作,对于CPU,RAM,磁盘的性能要求比Data节点小很多 Data节点 热节点 这个数据节点执行集群内的所有索引操作.他们也持有最近的指数,因为这些指数通常最常被查询. 由于索引是CPU和IO密集型操作,因此这些服务器需要功能强大,并附带SSD存储. 建议至少运行3个热节点以实现高可用性.根据收集的日志…

如果从企业应用的生存率来看,选择企业团队信息作为主要业务,HipChat的起点绝非主流:但是如果从赚钱的角度上看,企业市场的高收益确实值得任何公司追逐,这也正是像JIRA和Confluence这样的智能工具制造商Atlassian于2012年收购HipChat的原因. 同时,或许你不知道的是,在Atlassian资源和人脉的帮助下,HipChat已经进入了一个指数增长周期.12亿的信息存储意味着他们现在每隔几个月的信息发送.存储和索引量都会翻一番. 如此快速的增长给曾经充足的基础设施带来了很大的…

1.无法发现节点的错误: 试验了很多情况,但是总是无法加入集群,后来尝试了一下步骤,问题解决: 1.删除所有数据,重启:无效: 2.统一配置,全部重启,无效: 3.关闭所有防火墙,全部重启,无效: ….n步骤以后… 5.删除整个ES应用,重新建立集群:有效: 6.加入之前拉出去的某台机器,配置一样(节点名不一样),无效,且出现ElasticSearch 主节点<UKnown>的情况: 7.删除该节点所有的elasticSearch应用相关的东西,重新建立节点,配置好后加入集群,同时安装好hea…

一.前言 1.ELK简介 ELK是Elasticsearch+Logstash+Kibana的简称 ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式全文搜索引擎,提供 RESTful API进行数据读写 Logstash是一个收集,处理和转发事件和日志消息的工具 Kibana是Elasticsearch的开源数据可视化插件,为查看存储在ElasticSearch提供了友好的Web界面,并提供了条形图,线条和散点图,饼图和地图等分析工具 总的来说,ElasticSearch负责存储数据,L…

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   …

学习elasticsearch有一段时间了,整理一些学习的笔记以备忘. 以下内容都是在windows环境下的操作. 一,安装一个较新版本的java,我本地安装的java 8. 二,安装elasticsearch.最新版本的下载地址为https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch,我本地安装的版本为6.2.2.安装后解压到任意目 录,比如D:\software\elasticsearch-6.2.2 三,启动elasticsearch.es的配置…

Logstash使用grok解析IIS日志 1. 安装配置 安装Logstash前请确认Elasticsearch已经安装正确,参见RedHat6.4安装Elasticsearch5.2.0. 下载链接为:logstash-5.2.0.rpm. 下载完成后,rpm -i logstash-5.2.0.rpm即可安装. Logstash默认的配置文件位置为./config和/etc/logstash/,后者已经存在,但直接运行依然会报错: WARNING: Could not find logst…

一.前言 编译安装 1.ELK简介 下载相关安装包地址:https://www.elastic.co/cn/downloads ELK是Elasticsearch+Logstash+Kibana的简称 ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式全文搜索引擎,提供 RESTful API进行数据读写 Logstash是一个收集,处理和转发事件和日志消息的工具 Kibana是Elasticsearch的开源数据可视化插件,为查看存储在ElasticSearch提供了友好的Web界面,并…

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp…

[ 前言:以前搭了个简单的ELK日志系统,以我个人的感觉来说,ELK日志系统还是非常好用的.以前没有弄这个ELK日志系统的时候,线上的项目出了bug,报错了,要定位错误是什么,错误出现在哪个java代码文件里,每次都要在服务器上使用linux命令打开日志文件查看错误,简直繁琐无比. 搭了这个ELK日志系统之后,项目中的所有日志打印都发送到了ELK里面,然后通过ELK中的kibana视图界面 搜索 或 查看  各个时间段的日志,以及什么级别的日志,巨方便. 当然上次搭建的ELK日志系统只是个简单的…