目录 一.问题 二.问题的原因 三.问题解决的办法 1. 扩大磁盘 2. 删除部分历史索引 3. 更改es设置 四.扩展 一.问题 最近在查看线上的 es,发现最近2天的索引没有副本,集群的状态也是为 yellow 的. 二.问题的原因 es 所在的服务器磁盘是还有剩余空间的.只不过磁盘使用了大概 89%,按道理来说应该是会继续使用的,并创建索引的副本的,我们经过查阅官方文档. cluster.routing.allocation.disk.watermark.low Controls the

部署elasticsearch集群,配置文件可"浓缩"为以下: cluster.name: es_cluster node.name: node1 path.data: /app/data/elasticsearch path.logs: /app/logs/elasticsearch network.host: 192.168.x.x http.port: 9200 transport.tcp.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts:

本节以 zabbix 为例,介绍如何使用监控系统完成 Elasticsearch 的监控报警. github 上有好几个版本的 ESZabbix 仓库,都源自 Elastic 公司员工 untergeek 最早的贡献.但是当时 Elasticsearch 还没有官方 python 客户端,所以监控程序都是用的是 pyes 库.对于最新版的 ES 来说,已经不推荐使用了. GitHub 地址见:https://github.com/Wasim37/zabbix-es 安装配置 仓库中包括三个文件:

prometheus监控es,同样采用exporter的方案. 项目地址: elasticsearch_exporter:https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter 1.安装部署 现有es三节点的集群,环境大概如下: 主机 组件 192.168.75.11 prometheus 192.168.75.21 es,kibana,nginx 接着分别在如上三台主机上进行如下配置: wget https://github.com/jus

之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思. 一.  Elasticsearch 集群健康状态一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引(以及上万个分片).但是不管集群扩展到多大规模,你都会想要一个快速获取集群状态的途径.Cluste

要监控哪些 ElasticSearch metrics? Elasticsearch 提供了大量的 Metric,可以帮助您检测到问题的迹象,在遇到节点不可用.out-of-memory.long garbage collection times 的时候采取相应措施.但是指标太多了,有时我们并不需要这么多,这就需要我们进行筛选. 集群健康 一个 Elasticsearch 集群至少包括一个节点和一个索引.或者它 可能有一百个数据节点.三个单独的主节点,以及一小打客户端节点--这些共同操作一千个索

前言 之前了解了Elasticsearch的基本概念.将spring boot + ElasticSearch + head插件 搞通之后.紧接着对es进行下一步的探索:集群.查阅资料的过程中,找到了一篇超鸡详细的博客~~转载以方便日后查阅.亲自实践能更快理解哦. 二话不说,先贴上转载地址,QAQ: 博客出处(博主):Thinkgamer博客 博客原文地址:Elasticsearch5.2.1集群搭建,动态加入节点,并添加监控诊断插件 还有一篇es安装head教程,一并贴上地址:ElasticS

ELK 性能(4) - 大规模 Elasticsearch 集群性能的最佳实践 介绍 集群规模 集群数:6 整体集群规模: 300 Elasticsearch 实例 141 物理服务器 4200 CPU 核心 38TB RAM 1.5 Pb 存储 索引日志: 100 亿/天 400k/秒 内容 开场白 健康提示 将 Elasticsearch 集群的名称 "elasticsearch" 进行重命名.当网络内有两个以上的集群时,就会发现这样做所带来的好处. 为了防止误删除,设置参数 ac

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer 作者:Anton Hägerstrand 翻译:杨振涛 目录: 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据,因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术. 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了.在经历了一些波折之后,最终我们认为做出了正确的技术选型. Elasticsearch 用于支持我们的

第7章 深入Elasticsearch集群 启动一个Elasticsearch节点时,该节点会开始寻找具有相同集群名字并且可见的主节点.如 果找到主节点,该节点加入一个已经组成了的集群:如果没有找到,该节点成为主节点(如果配 置允许).形成集群和寻找节点的过程称为发现.负责发现的模块有两个主要目的:选出一个主 节点和发现集群中的新节点.本节将讨论如何配置和优化发现模块. 7.1节点发现 7.1.1 发现的类型 默认在没有安装额外插件的情况下,Elasticsearch允许使用zen发现,它提供了

导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流.文章作者:bellen,腾讯云大数据研发工程师. ​ 一.背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志. 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps ),在服务客户的几个月中,我们踩

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>> Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> 导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,

PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储

Elasticsearch 集群优化-转载参考1 基本配置 基本配置,5台配置为 24C 125G 17T 的主机,每台主机上搭建了一个elasticsearch节点. 采用的elasticsearch集群版本为7.1.1.管理工具包括kibana和cerebro. 应用案例 数据来源为kafka的三个topic,主要用于实时日志数据的存储和检索,由于实时性要求,所以需要将数据快速的写入到es中. 这里就分别称它们为TopicA.TopicB.TopicC吧.由于是调优写入,所以对源数据的一些基

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置 前言:本文可用于elasticsearch集群搭建参考.细分为elasticsearch.yml配置和系统配置 达到的目的:各台机器配置成功,可以达到如下效果: elasticsearch节点组成集群,对外来看俨如一台机器 elasticsearch节点的内存得到优化调整 一. elasticsearch.yml配置 network.host: "172.16.0.4" #这里可以是内网ip.机器名 bootstrap.ml

摘要:世上有三类书籍:1.介绍知识,2.阐述理论,3.工具书:世间也存在两类知识:1.技术,2.思想.以下是我在部署ElasticSearch集群时的经验总结,它们大体属于第一类知识“techknowledge(技术)”.但其中也穿插一些我个人的理解.敬请指正.   关键词:ElasticSearch, 搜索引擎, 集群, 大数据, Solr, 大数据 三类书籍 和 两类知识:           书: [1]有一些书是对某一新知识领域的介绍,将此知识领域从头到尾.从内而外剖开了分析,吸收这些知

现有两部机器:192.168.31.86,192.168.31.87   参考以往博文对Elasticsearch进行配置完成:http://www.cnblogs.com/zhongshengzhen/p/elasticsearch_mysql.html 1.注意事项 集群需要在同一网段   2.配置elasticsearch.yml cluster.name :配置es的集群名称,不同的集群用名字来区分, 如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区分不同的集群.   node.name

解剖 Elasticsearch 集群 - 之三 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论 Elasticsearch 如何提供准实时搜索以及如何在搜索相关度计算与延迟间权衡. 在之前的文章中,我们讨论了 Elasticsearch 如何应对分布式系统的一些基本挑战.这里我们主要讨论: Elasticsearch 的准实时 为什么深度分页会很危险? 权衡搜索相关度的计算 准实时搜索(Near real-time search) El

ElasticSearch共有两个配置文件,都位于config目录下,分别是elasticsearch.yml和logging.yml,其中,elasticsearch.yml 用来配置ElasticSearch服务器.配置选项分为静态设置和动态设置两种.静态设置必须在结点级别(node-level)设置,或配置在elasticsearch.yml配置文件中,或配置在环境变量中,或配置在命令行中,在结点启动之后,静态设置不能修改.集群的名字和结点的名称:cluster.name 和 node.n

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

author:JevonWei 版权声明:原创作品 实战之elasticsearch集群及filebeat server和logstash server 环境 elasticsearch集群节点环境为172.16.100.120:9200,172.16.100.121:9200,172.16.100.122:9200 logstash server服务端为172.16.100.121 filebeat server服务端为172.16.100.121 httpd服务产生日志信息 172.16.1