数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器(其实是Job实例,部署在一台机器上的多个Job实例也能分片),开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系.框架也预置了一些分片策略:平均分配算法策略,作业名哈希值奇偶数算法策略,轮转分片策略.同时也提供了自定义分片策略的接口. 分片原理 elastic-job的分片是通过zoo

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7

目录 [TOC] 1.什么是Elashticsearch 1.1 Elashticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.能够快速搜索数十亿的文件以及PB级的数据,结构化或者非结构化的数据都可以.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些. Elasticsearch使用

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

一.前言     前4篇将Elasticsearch用法的API和原理方面东西介绍了一下,相信大家对Elasticsearch有了一定的认知,接下我们主要从索引的建立到后期的一些优化做一些介绍: 二.Mapping构建    之前介绍过Index就如同我们的数据库database,type相当于我们的表,而Mapping就是构建这些字段和索引关系的桥梁.数据库构建的时候我们要遵守三范式,那Mapping构建的时候我们要考虑那些因素?我认为要有以下几方面的考虑: 1.字段是什么类型: 对字段的类型

一.前言     上一篇说了这篇要讲解Search机制,但是在这个之前我们要明白下文件是怎么存储的,我们先来讲文件的存储然后再来探究机制: 二.文档存储 之前说过文档是存储在分片上的,这里要思考一个问题:文档是通过什么方式去分配到分片上的?我们来思考如下几种方式: 1.通过文档与分片取模实现,这样做的好处在于可以将文档平均分配到所以的分片上: 2.随机分配当然也可以,这种可能造成分配不均,照成空间浪费: 3.轮询这种是最不可取的,采用这种你需要建立文档与分片的映射关系,这样会导致成本太大: 经过

目标 部署一个单节点的ElasticSearch集群 依赖 java环境 $java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode) 安装 下载.解压 wget https://artifacts.elastic.co/downlo

1.基本概念 1)Elastic和RDMS对比 RDMS Elastic 数据库database 索引index 表table 类型type 行row 文档document 列column 字段field 表结构scheme 映射Mapping select * from…… GET http:// update table set  PUT http:// delete  DELETE http:// 2.核心概念 1)集群 2)节点 3)索引 4)类型 5)文档 6)分片:超大文件存储硬盘不

Elastic Stack之搜索引擎基础 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎概述 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎(Search Engine)是指根据一定的策略.运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统.搜索引擎包括全文索引.目录索引.元搜索引擎.垂直搜索引擎.集合式搜索引擎.门户搜索引擎与免费链接列表等.目前在全球比较出名的2款搜索引擎莫过于Google和baidu啦

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎是由索引组件和搜索组件两部分组成. 索引组件是面向数据存储和索引构建,搜索组件是面向用户提供搜索功能以及将用户提供的搜索请求转换成可用的查询语句并通过索引完成查询过程(或搜索过程).对于搜索引擎来讲,有一个著名的索引类型叫做倒排索引.倒排索引的作用主要是通过关键词去查对应文档的.不像我

原文地址:https://qbox.io/blog/optimizing-elasticsearch-how-many-shards-per-index 大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中,

运维常用API. curl -XGET 'localhost:9200/_cat/indices?v&pretty' #查看索引 curl -XGET 'localhost:9200/_cat/nodes?v&pretty' #查看节点状态curl -XGET 'localhost:9200/_cluster/health?pretty'   #查看集群状态curl -XGET 'localhost:9200/_nodes/stats/jvm?pretty=true'   #集群JVM状态

需求 ES集群Cluster_A里的数据(某个索引或某几个索引),需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中. 环境 Linux:Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic:5.2.0 总结的方法 查询并导出数据 拷贝ES物理目录/文件 ES快照数据备份和恢复 迁移方法 分别进行以上方法的详细介绍: 查询并导出数据 理论 通过ES提供的查询API,写各种程序,把数据导出csv,或者把数据查询出来,直接入库到新的ES集群中. 实践 #coding=utf-8 i

在上一篇文章中,我记录了在windows下同一台机器上搭建es集群的步骤,第二天在向集群中创建索引的时候,出现了分片副本未分配的情况(UNASSIGNED). 虽然并不影响数据的插入和查询,但是有问题总是要解决.起初我以为是集群里面三个节点没有正常启动,但是我检查了后发现节点正常 发送http请求http://localhost:9201/_cluster/health,返回的信息显示正常,可用节点位3 随后去网上找资料,说是硬盘容量使用超过85%造成的,我看了一下果然如此 为了验证是否是这个原

大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围

业务迅速发展带来了跑批数据量的急剧增加.单机处理跑批数据已不能满足需要,另考虑到企业处理数据的扩展能力,多机跑批势在必行.多机跑批是指将跑批任务分发到多台服务器上执行,多机跑批的前提是”数据分片”.elasticJob通过JobShardingStrategy支持分片跑批. 跑批配置需要做如下修改: shardingTotalCount:作业分片总数. jobShardingStrategyClass:作业分片策略实现类全路径,elasticJob默认提供了如下三种分片策略,AverageAll

Elasticsearch 是一个非常通用的平台,支持各种用户实例,并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性.但是,这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片,尤其是不熟悉 Elastic Stack.虽然不一定会在首次启动时引起问题,但随着数据量的增长,它们可能会导致性能问题.群集拥有的数据越多,纠正问题也越困难,因为有时可能需要重新索引大量数据.      因此,当我们遇到性能问题时,往往可以追溯到索引方式以及集群中分片的数量.那么就会遇到问题,我们应该有多少分片以

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro