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

原文链接: https://www.jianshu.com/p/297e13045605 集群(cluster): 由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 节点(node): 单个 ElasticSearch 实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中 索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合 分片(shard): 因为 ES 是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在

最简配置文件: cluster.name:  your_cluster_name node.name:  your_ip network.host: 0.0.0.0 http.port: your_port discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["xx.xx.xx.xx","xx.xx.xx.xx1","xx.xx.xx.xx2"

默认配置为:节点每隔1s同master发送1次心跳,超时时间为30s,测试次数为3次,超过3次,则认为该节点同master已经脱离了.以上为elasticsearch的默认配置.在实际生产环境中,每隔1s,太频繁了,会产生太多网络流量.我们可以在elasticsearch.yml如下修改. discovery.zen.fd.ping_timeout: 120s discovery.zen.fd.ping_interval: 30s 超时时间设为2分钟,超过6次心跳没有回应,则认为该节点脱离mas

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

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

Elasticsearch核心技术(2)--- 基本概念 这篇博客讲到基本概念包括: Index.Type.Document.集群,节点,分片及副本,倒排索引. 一.Index.Type.Document 1.Index index:索引是文档(Document)的容器,是一类文档的集合. 索引这个词在 ElasticSearch 会有三种意思: 1).索引(名词) 类比传统的关系型数据库领域来说,索引相当于SQL中的一个数据库(Database).索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识. 2

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

转自:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/78290484 1.问题引出 ES5.X节点类型多了ingest节点类型. 针对3个节点.5个节点或更多节点的集群,如何配置节点角色才能使得系统性能最优呢?  2.ES2.X及之前版本节点角色概述 3.ES5.X节点角色清单 由于其他几种类型节点和用途都很好理解,无非主节点.数据节点.路由节点. Ingest的用途: 1)Ingest节点和集群中的其他节点一样,但是它能够创建多个处理器管道,

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

Linux系统调优: Linux调整打开文件数(重新启动生效) 在/etc/security/limits.conf在文件中增加: * soft nofile 8192 * hard nofile 20480 * - memlock unlimited 索引优化: 设置集群副本不要过多,不是越多越好,起初设置成"index.number_of_replicas": 0,后期可使用_settings方法对副本进行调整优化效率.方法:wf_mds_chn_claw/_settings.PU

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最新需要配置es集群采用5个分片和1个副片,正好是11台机器,而只保留一份备份所以只需要5*2=10台机器方案:1.1台作为master 只用来数据的分发,不存储数据2.10台用来作为节点存储数据配置完毕,此时开启master不能发现子节点排查:1.查询master到节点之间的9200 9300端口是否通2.查询master到节点之间能否ping通3.以上全都没有问题关闭防火墙,此时发现master节点发现了各个子节点,然后就懵

文章目录 1.环境介绍 2.拉取 `elasticserach` 镜像 3.创建 `elasticsearch` 数据目录 4.创建 `elasticsearch` 配置文件 5.配置JVM线程数量限制 6.启动 `elasticsearch docker 集群` 7.验证 `elasticsearch` 集群 8.插入以及查看 `elasticsearch` 索引信息 1.环境介绍 Linux:~ # cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7

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

[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

一.为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么.在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢? (1)高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息.所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性,什么是高可用性呢?它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间.假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%.如果系统在某个时

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

为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么.在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢? 高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息.所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性,什么是高可用性呢?它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间.假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%.如果系统在某个时刻宕掉了,

​一.引言 随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富,ES 用户越来越多,云上的集群规模也越来越大.我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题. 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低: 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片: 分片数量规划问题:集群中包含 10万+ 的分片. 正所谓磨

准备环境 启动4个centos容器, 并暴露相对应端口 (我的本机ip为172.16.1.236,以下涉及到的地方需要修改为自己的ip) node_name ip http port transport port es01 docker宿主机ip 9205:9200 9305: 9300 es02 docker宿主机ip 9206:9200 9306: 9300 es03 docker宿主机ip 9207:9200 9307: 9300 kibana : 5601:5601 执行以下命令启动ce