百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.2C.BB.93.08.C9.7E.2F.A3.E7.35.BE.E5.FA.BD.F6.0E Es 中一个分片一般设置多大 ES 的每个分片(shard)都是lucene的一个index,而lucene的一个index只能存储20亿个文档,所以一个分片也只能最多存储20亿个文档. 另外,我们也建议一个分片的大小在10G-50G之间,太大的话查询时会比较慢,

单机es可以用,没毛病,但是有一点我们需要去注意,就是高可用是需要关注的,一般我们可以把es搭建成集群,2台以上就能成为es集群了.集群不仅可以实现高可用,也能实现海量数据存储的横向扩展. 新的阅读体验地址: http://www.zhouhong.icu/post/138 一.Elasticsearch分片机制: 每个索引可以被分片,每个主分片都包含索引的数据. 副本分片是主分片的备份,主挂了,备份还是可以访问,这就需要用到集群了. 同一个分片的主与副本是不会放在同一个服务器里的,因为一旦宕机

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,

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有

本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片.副本和路由策略. 1.预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard.在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上.Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子. 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

部署说明 硬件 服务器两台: 机器A:64G内存 机器B:32G内存 分片 共12个节点 2个查询节点,10个存储节点 8个主分片 1个复制分片(每个分片都有一个副本分布在不同的节点上面) 每台机器都挂了6个机械盘每个盘都是不同的分区. 部署环境用Docker weave 来做 elasticsearch cluster 可以参考我的另外一篇博文: http://blog.csdn.net/mrsunnycream/article/details/50921012 就这样环境默默的部署着,一切都

分片重要性 Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性, 所以很有必要了解一下它. 分片是什么? 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度 实列场景: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会存储在另一个分片中. 和主流关系型数据库的表分区的概念有点

集群索引中可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本,将一个单独的索引分为多个分片,可以处理不能在单一服务器上运行的 大型索引. 由于每个分片有多个副本,通过副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力. 为了进行分片和副本操作,需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 1.索引创建&指定节点参数: $curl -XPOST 'http://localhost:9200/filebeate-ali-hk-fd-tss1' $curl

最近在优化部分业务的搜索吞吐率,结合之前优化过写请求的经验,想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路   原先普通索引我的分片策略是: 主分片=节点数,副本=1,这样可以保证业务数据一定的可用性(丢失一个节点数据完整),且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的. 该模式目前看来并不是一个最好的方案,首先对于写请求,请求会优先落到主分片,再由主分片下发到各个副本,默认半数节点同步完返回,主分片=机器数可以保证写请求负载均衡,而1个副本的情况下主分片写成功即可,所以该模式对写还是相对

2016年11月12日ENGINEERING Every shard deserves a home 作者 Joshua Backing Share Here are some great slides from our Core Elasticsearch: Operations course that help explain the concept. We'd recommend that you take the full course to understand this even b

0.引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist. 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题. Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性.这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难.虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题.集群所拥有的数

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

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

摘要 通过input分片的大小来设置map的个数 map inputsplit hadoop 前言:在具体执行Hadoop程序的时候,我们要根据不同的情况来设置Map的个数.除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外,我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数. 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道,文件在上传到Hdfs文件系统的时候,被切分成不同的Block块(默认大小为64MB).但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小.实际处理的输入分块的大小是根据I

硬件选择 Elasticsearch(后文简称 ES)的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置,如下: # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # # Path to directory where to store the data (separate mu

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

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

实时搜索引擎Elasticsearch Elasticsearch(简称ES)是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎,无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. Elasticsearch简介 Elasticsearch是什么 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎,无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. 但是,Lu

导读 在上一章节我们介绍Elasticsearch前世今生,今天我们继续进行本章内容,Elasticsearch的核心概念.从一开始就理解这些概念将极大地帮助简化学习过程. 近实时(NRT) Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台.这意味着从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟(通常是一秒). 群集 集群是一个或多个节点(服务器)的集合,它们共同保存您的整个数据,并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能.群集由唯一名称标识,默认情况下为“elasticsearch”.此名称很重要,因为如