搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

之前对于CDN的日志处理模型是从logstash agent==>>redis==>>logstash index==>>elasticsearch==>>kibana3,对于elasticsearch集群搭建,可以把索引进行分片存储,一个索引可以分成若干个片,分别存储到集群里面,而对于集群里面的负载均衡,副本分配,索引动态均衡(根据节点的增加或者减少)都是elasticsearch自己内部完成的,一有情况就会重新进行分配.下面先是介绍几个关于elastic

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

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

"哔...哔...哗",PagerDuty的报警通知又来了. 可能是因为你又遭遇了节点宕机, 或者服务器机架不可用, 或者整个ElasticSearch集群重启了. 不管哪种情况, 当前集群的状态都成为了RED: 因为当前有些分片不可被指派(到某个节点), 从而导致部分数据不可用. 这种情况总会不期而至, 而你该怎么办!? 在ElasticSearch的早期版本中, 通常需要具有诸如爆破专家般的分析能力的人才能找到问题根源: 分片为何不可用!?. 你需要通过cluster state

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

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

注意:如果是在局域网中运行elasticsearch集群也是很简单的,只要cluster.name设置一致,并且机器在同一网段下,启动的es会自动发现对方,组成集群. 2.elasticsearch-servicewrapper 1)安装 到github,https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper下载,把service拷贝到ES_HOME/bin目录下. 2)使用 ES_HOME/bin/service/elasticsearc

[root@es-node1 ~]# mkdir /usr/java[root@es-node1 ~]# tar zxvf jdk1.8.0_131.tar.gz -C /usr/java/ [root@es-node1 ~]# cp /etc/profile /etc/profile.back[root@es-node1 ~]# vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131/export CLASSPATH=$CLASSPATH

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

ElasticSearch集群 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更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作,所以当集群只拥有一个主节点的情况下,即使流量的增加它也不会成

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.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.对于大

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

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part02 共识——裂脑问题及法定票数的重要性 共识是分布式系统的一项基本挑战.它要求系统中的所有进程/节点必须对给定数据的值/状态达成共识.已经有很多共识算法诸如Raft.Paxos等,从数学上的证明了是行得通的.但是,Elasticsearch却实现了自己的共识系统(zen discovery),Elasticsearch之父Shay Banon在

本次博文发两块,前部分是怎样搭建一个Elastic集群,后半部分是基于Java对数据进行写入和聚合统计. 一.Elastic集群搭建 1. 环境准备. 该集群环境基于VMware虚拟机.CentOS 7系统,公司目前用的服务器系统基本全是CentOS系统,因此就选了这个.Elasticsearch需要依赖的最低环境就是JDK8,且要配置好环境变量JAVA_HOME. Elasticsearch的安装也可以查看官网给出的安装说明. 虚拟机系统采用的是最小化安装,没有安装桌面程序.安装完程序再安装J

ELK 性能(3) - 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 介绍 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 内容 通常熟悉的开发流程是: 开发环境(Dev)-> 测试环境(Test)-> 质量环境(QA)-> 生产环境(Production Environment) 我们遇到的问题通常是: 资源没有完全使用 过度预计服务器的数量 开发环境 ≠ 测试环境 ≠ 质量环境 ≠ 生产环境 解决方案是使用容器技术 Amazon(AW

ELK 性能(2) - 如何在大业务量下保持 Elasticsearch 集群的稳定 介绍 如何在大业务量下保持 Elasticsearch 集群的稳定? 内容 当我们使用 Elasticsearch 时,期望获得的是 集群的问题 快速的搜索 设想我们有一个论坛的数据需要索引存储到 Elasticsearch 里 每个用户的个人信息 讨论与评论 以及用户形成的组与圈子 Server 1 Server 2 Server 3 C-D-(M) C-D-M* C-D-(M) 对于以上每个服务器 1.2.

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

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-elasticsearch-cluster-part01 1.辨析Elasticsearch的索引与Lucene的索引 Elasticsearch中的索引是组织数据的逻辑空间(就好比数据库).1个Elasticsearch的索引有1个或者多个分片(默认是5个).分片对应实际存储数据的Lucene的索引,分片自身就是一个搜索引擎.每个分片有0或者多个副本(默认是1个).Elasticsearch的索引还