参考这篇文章 # OK last warning: you will probably lose data. Don't do this if you can't risk that. CLUSTER="test_gengmei" INDEX="gm_test" SHARD=" # this is where the rpm dumped all the lucene jars cd /usr/share/elasticsearch/lib # run t

ELK从5.6.3升级到6.3.0总结 由于6.3.0默认有es的监控功能,并且我们现在es总是有各种问题,原有的es开源插件head和HQ的监控都不够详细,所以决定升级es集群.我们目前es有5个node.我们的数据流向是filebeat logstash kafka logstash elasticsearch grafana elasticsearch 升级总结 安装总结 由于各种配置文件问题,直接rpm -e elasticsearch, 然后安装6.3.0的es,/etc/elasti

指標要點: Cluster status: 如果集群狀態為黃色,則至少有一個副本分片未分配或丟失. 搜索結果仍將完成,但如果更多的分片消失,您可能會丟失數據. 紅色的群集狀態表示至少有一個主分片丟失,並且您缺少數據,這意味著搜索將返回部分結果. 您也將被阻止索引到該分片. Consider setting up an alert to trigger if status has been yellow for more than 5 min or if the status has been r

Elasticsearch 6.3.1 地址: wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz 2.安装配置 1.拷贝 拷贝到服务器上,解压:tar -xvzf elasticsearch-6.3.1.tar.gz .解压后路径:/home/elasticsearch-6.3.1 3.创建用户 创建用户,创建esdata目录,并赋予权限 [root@bogon home]#

from://https://source.android.com/source/initializing.html#next-download-the-source Initializing a Build Environment IN THIS DOCUMENT Choosing a Branch Setting up a Linux build environment Installing the JDK Installing required packages (Ubuntu 12.04

安装流程 http://www.elasticsearch.org/overview/elkdownloads/下载对应系统的安装包(我下载的是tar的),下载解压以后运行es根目录下bin目录的elasticsearch命令(无需配置直接启动),启动后如果能看到类似于下面情况的大量的“INFO”信息. (O_O)~/software/elasticsearch/elasticsearch-1.4.0/bin(O_O)./elasticsearch [2014-11-17 10:48:15,56

注册前要注意配置文件加上 path.repo: ["/data/es_backup"] 然后重启es 不然会报错doesn't match any of the locations specified by path.repo because this setting is empty" 注册一个仓库,存放快照,记住,这里不是生成快照,只是注册一个仓库 curl -XPUT 'http://*.*.*.*:9200/_snapshot/my_backup' -H 'Conte

installation Elasticsearch requires at least Java 7. Specifically as of this writing, it is recommended that you use the Oracle JDK version 1.8.0_73. java -version echo $JAVA_HOME 下载(Linux版本) curl -L -O https://download.elastic.co/elasticsearch/relea

说下shard出现的几个状态说明: relocating_shards shows the number of shards that are currently moving from one node to another node(现网中遇到,因为kill -9重启es的方法不对,导致node下线,集群重新分配shard). This number is often zero, but can increase when Elasticsearch decides a cluster is

解决方法:(1)如果是红色的,可以直接分片shard给你认为有最新(或最多)数据的节点.见下: 摘自:https://discuss.elastic.co/t/how-to-resolve-the-unassigned-shards/87635 Use the reroute command to assign the unassigned shard to a node. If your cluster is red then you probably have primary shards

最近使用一套数据加工中间工具,查看es操作中的update操作.其中方法命名为updateOrInsert.但是没发现代码中有ES的insert方法调用.于是仔细分析了代码逻辑. 经过一路追溯,直至ES java客户端请求发送代码.没找到insert相关内容. 于是到官网查看究竟,可官网对 java Client相关说明比较少.查看不到具体api的说明.于是回到代码调用处: String jsonText = jsonBuild.endObject().string(); UpdateReque

前情提要: web服务往华为云上迁移 ================内网的好环境,相关配置=================== 1.web服务关于ES的集群配置如下: elasticAddress1=192.168.6.16 elasticAddress2=192.168.6.17 elasticPort1=9300 elasticPort2=9301 elasticClusterName=elasticsearch-crm 是在内网两台服务器上启动的ES集群,分别配置的IP和端口如上.ES

转发自:https://blog.csdn.net/majianxiong_lzu/article/details/90437559 主要指标梳理 Cluster Health – Nodes and Shards Search Performance – Request Latency and Search Performance – Request Rate Indexing Performance – Refresh Times Indexing Performance – Merge T

一.ES介绍 1.基础概念介绍 1. 索引:Elasticsearch中的“索引”有点像关系数据库中的数据库. 它是存储/索引数据的地方: 2.分片 shard “分片”是Lucene的一个索引. 它本身就是一个功能齐全的搜索引擎. “索引”可以由单个分片组成,但通常由多个分片组成,一部分主分片.一部分副本分片. 3.分段 segment    每个分片包含多个“分段”,其中分段是倒排索引,分段内的doc数量上限是2的31次方,默认每秒都会生成一个segment文件,通过GET /test/_s

ES作为强大的和流行的搜索引擎服务组件,为我们提供了方便的和高性能的搜索服务.在实际应用中也是用得比较爽,但如果能够更深入一点.虽然网上有许多的文章已经完整说明,ES是如何如何做到高性能,如何做到高可用的,以及有许多的避坑指南.那些,毕竟还是太描述化. 就让我们以源码作为出发点,一探ES究竟吧,虽然也可能是片面的. 1. ES编译及准备 害,其实我们不想搞编译.一个是意义不大:二个是ES是用java编写的,打包后本质上它就是一个war包或者jar包:三个是编译需要拉取外部的许多jar包依赖,而这

前面讲的都是些比较大的东西,即框架层面的东西.今天咱们来个轻松点的,只讲一个点:如题,get单条记录的es查询实现. 1. get语义说明 get是用于搜索单条es的数据,是根据主键id查询数据方式.类比关系型数据库中的sql则相当于: select * from test where id = #{id}; 当然了,es中每个关键词,都有相当多的附加描述词汇.比如:指定输出字段,版本号... 2. get的实现简要说明 从语义上讲,get的结果至多只有一条记录.所以,虽然es是集群存储数据的,

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

[TOC] 背景概述 在OpenGL绘制图形时,可能需要绘制多个并不相连的图形.这样的情况下这几个图形没法被当做一个图形来处理.也就需要多次调用 DrawArrays 或 DrawElements. 如果图形很多,可能会需要用一个循环来调用: for (int i = 0; i < num_objects; i++) { glDrawArrays(GL_TRIANGLES, object[n]->first_vertex, object[n]->vertex_count); } 每一次调