备份脚本 es_backup.sh : #!/bin/bash#备份昨天数据,删除30天前索引 host=`hostname`address="xxx@xxx.com" es_user=$1 es_passwd=$2 #获取昨天日期(备份使用) date_yesterday=`date -d "-1 day" +%Y.%m.%d` #获取当前时间戳 date_now=`date +%s` #获取一个月前的日期 date_month_ago=`date -d@$[ $

1.安装环境 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 1 2.安装nodejs yum install -y nodejs 1 3.验证nodejs [root@localhost yum.repos.d]# node -v v8.12.0 [root@localhost yum.repos.d]# npm -v 6.4.1 1 2 3 4 4.安装elasticsearch-dump npm install elasticdump 1 5.验证安装 进入ela

一.备份基于HDFS的solrCloud集合数据 1.确认要备份的solr文件夹. /solr/history_customer_collection_test 2.开启HDFS快照功能. hdfs dfsadmin -allowSnapshot /solr/history_customer_collection_test 3.生成文件夹快照 hadoop fs -createSnapshot /solr/history_customer_collection_test backup 二.恢复集

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.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 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

MySQL 分区表原理及数据备份转移实战 1.分区表含义 分区表定义指根据可以设置为任意大小的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分.实际上,表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表.用户所选择的.实现数据分割的规则被称为分区函数,这在MySQL中它可以是模数,或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表,或者是一个内部HASH函数,或一个线性HASH函数. 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表. 2.分区表优点 1)分区表更容易维护.对于那些已经失去保

为什么SqlServer有完整备份.差异备份和事务日志备份三种备份方式,以及为什么数据库又有简单模式.完整模式和大容量日志模式这三种恢复模式.本文内容适用于2005以上所有版本的SqlServer数据库. 单就操作过程而言,SqlServer中数据库备份和恢复过程是相当简单的,可以通过ManagementStudio的图形界面进行操作,也可以使用几句T-SQL语句完成.但要明白备份恢复的整个过程,定制符合系统需求数据库备份方案,却需要知晓数据库的实现原理.备份和恢复是数据库的核心功能. 可能许多

day44 索引介绍 为何要有索引? ​ 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还有一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重,说起加速查询,就不得不提到索引了 什么是索引? ​ 索引在MySQL中也叫做键或者key(primary key,unique key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发

ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s

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

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

目录 1 创建document 1.1 创建时手动指定id 1.2 创建时自动生成id 2 查看document 2.1 根据id查询文档 2.2 通过_source字段控制查询结果 3 修改document 3.1 全量替换document 3.2 强制创建document 4 删除document 说在前面: 本文的所有演示, 都是基于Elasticsearch 6.6.10进行的, 不同的版本可能存在API发生修改.不支持的情况, 还请注意. 1 创建document 1.1 创建时手动指

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB 时序数据库)中,并定时保存到硬盘中.与zabbix不同,zabbix会保存所有的数据,而prometheus本地存储会保存15天,超过15天以上的数据将会被删除,若要永久存储数据,有两种方式,方式一:修改prometheus的配置参数"storage.tsdb.retention.time=10000d":方式二:将数据引入存储到Influcdb中.为保证数据安全性,本文主要介绍的是promethues本地存储备份

es的分布式架构原理是什么? 1.首先说一些分片(shard)是什么? 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 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力,单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储.有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能.每个shard都是一个lucene ind

一.数据备份 1.使用mysqldump命令备份 mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件.表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中. mysqldump命令的工作原理很简单.它先查出需要备份的表的结构,再在文本文件中生成一个CREATE语句.然后,将表中的所有记录转换成一条INSERT语句.然后通过这些语句,就能够创建表并插入数据. 1.备份一个数据库 mysqldump基本语法: mysqldump -u username -p dbname table1 table2

MySQL 数据备份与还原 原贴:http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/4174421.html   一.数据备份 1.使用mysqldump命令备份 mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件.表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中. mysqldump命令的工作原理很简单.它先查出需要备份的表的结构,再在文本文件中生成一个CREATE语句.然后,将表中的所有记录转换成一条INSERT语句.然后通过这些语句,就能够创建表并插入数据. 1.备份

近期由于elasticsearch的版本升级,需要研究下elasticsearch的快照(snapshot)和恢复(restore)功能.   先说下背景,目前环境采用的是elasticsearch1.0版本,如果升级2.2版本,数据必须进行迁移,看官方文档给的建议是采用snapshot和restore的api操作.   同时说下elasticsearch2.2版本的启动不可以采用root账号,必须建立单独的账号才可以启动,否则会报以下错误 Exception in thread "main&q

ES原理一 基本定义  index(索引)  相当于mysql中的数据库  type(类型)  相当于mysql中的一张表  document(文档)  相当于mysql中的一行(一条记录)  field(域)  相当于mysql中的一列(一个字段)  分片  将一份数据划分为多小份的能力,允许水平分割和扩展容量.多个分片可以响应请求,提高性能和吞吐量.  副本  复制数据,一个节点出问题时,其余节点可以顶上.二 url请求构造  /_search 在所有的索引中搜索所有的类型 /gb/_sea

elasticsearch数据备份还原 1.在浏览器中运行http://XXX.XXX.XXX.XXX:9200/_flush,确保索引数据能保存到硬盘中. 2.原数据的备份.主要是elasticsearch数据目录下的nodes目录的备份.nodes目录为索引数据目录. 3.将原集群中的每个elasticsearch节点下的data目录拷贝至新的elasticsearch数据目录下. 4 利用快照来备份还原. 下面是备份及还原的脚本,分别存成 esback.sh,esrestore.sh,并