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ES 自动恢复分片的时候不恢复了是磁盘超过了85%,然后不恢复了   ES可以配置多个数据目录

对bulk request的处理流程: 1.遍历所有的request,对其做一些加工,主要包括:获取routing(如果mapping里有的话).指定的timestamp(如果没有带timestamp会使用当前时间),如果没有指定id字段,在action.bulk.action.allow_id_generation配置为true的情况下,会自动生成一个base64UUID作为id字段,并会将request的opType字段置为CREATE,因为如果是使用es自动生成的id的话,默认就是crea

最近es集群磁盘空间告警,日志又没地方可以迁移,然后申请了新的服务器,一次性加入8台新的服务器 新增了32个新的数据节点,至此,我们的主集群已经到达85个数据节点的规模,整个集群数据已达到PB级别,终于可以跟别人炫耀我是做大数据的了.O(∩_∩)O哈哈~ 但是随着集群节点的不断壮大,问题也随之而来,刚开始加入新节点后,发现所有数据分片都会在新节点上,但是过几天后,发现只有少部分在新节点上. 然后,发现新的数据节点磁盘才使用40%,就不再往这些新节点分配分片了.当时觉得很纳闷. 后来翻翻es文档才

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以下是我在2017 ES 广州 meetup的分享 ppt:https://elasticsearch.cn/slides/11#page=22 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询.全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持.本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力. 背景 数说故事主要业务为数据商业智能分析,涉及业务包括数字营销.数据分析洞察.消费者连接,同时我们还拥有自己的数据源. 目前我

ES即简单又复杂,你可以快速的实现全文检索,又需要了解复杂的REST API.本篇就通过一些简单的搜索命令,帮助你理解ES的相关应用.虽然不能让你理解ES的原理设计,但是可以帮助你理解ES,探寻更多的特性. 其他相关的内容参考:Elasticsearch官方文档翻译 样例数据为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的.这里提供了一份官网上的数据,accounts.json.如果需要的话,也可以去这个网址玩玩,它可以帮助你自定义写随机的JSON数据. 首先开启你的ES,然后执行下面的命

--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------- 1 es 5.2 以后  type:text 的字段 或默认建立 一个最长 256 个字符的不分词的 fie

对bulk request的处理流程: 1.遍历所有的request,对其做一些加工,主要包括:获取routing(如果mapping里有的话).指定的timestamp(如果没有带timestamp会使用当前时间),如果没有指定id字段,在action.bulk.action.allow_id_generation配置为true的情况下,会自动生成一个base64UUID作为id字段,并会将request的opType字段置为CREATE,因为如果是使用es自动生成的id的话,默认就是crea

es for apache hadoop(elasticsearch-hadoop.jar)允许hadoop作业(mapreduce.hive.pig.cascading.spark)与es交互. At the core, elasticsearch-hadoop integrates two distributed systems: Hadoop, a distributed computing platform and Elasticsearch, a real-time search an

Elasticsearch学习笔记 一 本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有 转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws. 本文参考和学习资料 <ES权威指南> 一.基本概念 存储数据到ES中的行为叫做索引,每个索引可以包含多个类型,这些不同的类型存储着多个文档,每个文档有多个属性. 索引 index/indexes相当于传统关系数据库中的数据库,是存储关系型文档的地方. 索引在ES做动词的时候,索引一个文档就是存储一个文档到索引(名词)中,以便被检阅和查询到.类似于

目录 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 1.2 先检索, 再聚合 1.3 扩展: fielddata和keyword的聚合比较 2 嵌套聚合 2.1 先分组, 再聚合统计 2.2 先分组, 再统计, 最后排序 2.3 先分组, 组内再分组, 然后统计.排序 1 普通聚合分析 1.1 直接聚合统计 (1) 计算每个tag下的文档数量, 请求语法: GET book_shop/it_book/_search { "size": 0, // 不显示命中(hits)的所有文档信息 &qu

1.简介 Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单,它不仅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. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据 像天猫.京东这样的商城,用户访问商城的首页,一般都会直接搜索来寻找自己想要

前言 在上手使用前,需要先了解一些基本的概念. 推荐 可以到 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 阅读<Elastic Search 权威指南>,有非常详细和全面的说明. ES中的一些概念 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(

elasticsearch elasticsearch是lucene作为核心的实时分布式检索,底层使用倒排索引实现. 倒排索引原理 索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index).倒排索引用存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射 原始数据id 数据值1 你好杯子东西2 中国我爱3 你杯子我​通过分词创建倒排索引你   1[0] 3[0]杯子 1[2]

福哥答案2020-07-14: 热变冷: 有x台机器tag设置为hot. 有y台机器tag设置为cool. hot集群中只存最近两天的. 有一个定时任务每天将前一天的索引标记为cool. es看到有新的标记就会将这个索引迁移到冷集群中, 这都是es自动完成的. 冷变热:缓存预热.

简单操作elasticsearch(es版本7.6) es 官方文档 https://www.elastic.co/guide/index.html 简单操作elasticsearch主要是指管理索引,对数据进行增删改查的操作.通常情况下我们使用es head进行这些操作,也可以通过postman或者是其它的http请求工具进行操作. 以下主要是基于es head操作 1.索引管理 a.创建索引(索引名称必须小写!!!) 请求地址:http://localhost:9200/{IndexName

因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好.集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正. 一.配置文件调优 elasticsearch.yml 1.内存锁定 bootstrap.memory_lock:true允许JVM锁住内存,禁止操作系统交换出去. 2.zen.discovery

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一.查询和查看. #1.查询所有的数据 GET _search { "query": { "match_all":{} } } #2. 查看ES集群的健康状态 GET _cat/health # 查看详细信息 GET _cat/health?V # 查看ES集群的节点信息(master, slave) GET _cat/nodes # 查看ES集群的节点详细信息 GET _cat/nodes?v # 查看ES集群中的index信息(index相当于数据库) GET