ES集群的主节点发现机制采用单播形式,主要配置有三行,如下: discovery.zen.minimum_master_nodes: discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:9001","localhost:9101","localhost:9701"] 第一行的配置说明如下: # Discovery inf

一.首先介绍lucene涉及到的排序过程 1.1.如何自定义排序对象 你可以自定义collector对象: 亦可以自定义comparator对象: 可以自定义scoredoc对象,决定如何处理结果集合: 1.2.这几种自定义之间有何区别? 自定义collector和comparator有什么区别呢???????? Besides building your own Collector to customize how the results are stored and sorted, anot

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它

目前所在公司开发的系统为一个基础版本(通用版)包含了行业内一些基础功能实现,后期根据不同厂家进行定制版的开发,考虑独立项目的话代码维护不太方便,并且如果通用版本有变动的话,其他定制版本也都需要进行变动. **gitflow工作流** 公司之前采用svn进行维护代码,最近才开始进行转变到用git 进行维护,在学习的过程中对比了一番最终选择采用gitflow工作流进行管控, 具体介绍如下: **master分支**:主分支,可随时交付给用户使用的版本 **dev分支**:开发分支,项目组内用于开发的

官网页面:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-replication.html 本文是对官网页面的粗糙译文,哈哈,方便自己理解. shard: 分片 replication: 副本 引言 ES的索引被划分成多个分片,并且每个分片可以有多个拷贝,当对索引作出更新(如添加.删除文档)操作时,需要保持分片与其副本同步.保持分片及其拷贝信息同步和提供读服务我们称之为数据副本模型. 数据副本模型基于主-备

在2.0之前HDFS中只有一个NameNode,但对于在线的应用只有一个NameNode是不安全的,故在2.0中对NameNode进行抽象,抽象成NamService其下包含有多个NameNode,但只有一个运行在活跃状态,因此需要zookeeper进行选举和自动转换.一旦active当掉之后zookeeper会自定进行切换将standby切换为active.     图片来源:HDFS-1623设计文档 图片作者: Sanjay Radia, Suresh Srinivas 如上图,每一个运行

一.集群规划 使用 cephfs 实现分布式存储和数据持久化 ES 集群的 master 节点至少需要三个,防止脑裂. 由于 master 在配置过程中需要保证主机名固定和唯一,所以搭建 master 使用 StatefulSet 控制器 node 节点需要固定的主机名和固定的物理节点以及物理节点上的本地PV,所以需要使用 StatefulSet. kibana为无状态服务,使用deployment. 二.修改 elasticsearch 镜像 为了实现 ES 各个节点将数据进行统一存储并且根据

一.集群规划 由于当前环境中没有分布式存储,所以只能使用本地 PV 的方式来实现数据持久化. ES 集群的 master 节点至少需要三个,防止脑裂. 由于 master 在配置过程中需要保证主机名固定和唯一,所以搭建 master 使用 StatefulSet 控制器 node 节点需要固定的主机名和固定的物理节点以及物理节点上的本地PV,所以需要使用 StatefulSet,配合 StorageClass 来固定. kibana为无状态服务,使用deployment. 二.修改 elasti

解决的问题 文件总量太大  一台服务器无法存放 只能放在网络集群中分节点存放   也就是通过屏蔽网络部分 形成一个“ one big CPU” 和 “one big disk” .Client只需要向这个CPU去做read/write/mofity操作即可.但是对于业务的不同,也无法去满足满足通性,根据业务的不同设计不同的系统 效率比较高[个人见解] TFS个人理解 因为在gfs的架构 影响后面的分布式系统的设计 中心节点和从节点 因为在做存储文件这块 gfs能够承受google业务 所以对于一

data replication model 本节首先简要介绍Elasticsearch的data replication model,然后详细描述以下CRUD api: 1.读写文档(Reading and Writing documents) 1.1 介绍(Introduction) 在es中的每个索引都会被划分成一组分片,并且每个分片都有多个副本.这些副本是一组副本分片并且当删除或者添加文档的时候必须同步到各个副本.如果我们没有做到这点,从不同副本中读取的数据会不一致.我们把分片副本同步和

前言:上一篇中我们对ES有了一个比较大概的概念,知道它是什么,干什么用的,今天给大家主要讲一下他的工作原理 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.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 揭面 架构图 架构各模块介绍 Lucence Directo

Redis适合哪些业务场景常规业务系统的数据库访问中,读写操作的比例一般在7/3到9/1,也就是说读操作远多于写操作,因此高并发系统设计里,通过NoSQL技术将热点数据(短期内变动概率小的数据)放入内存以达到减轻DB压力,提升数据访问速度的目的,Redis和MongoDB是当下应用最广泛的NoSQL产品,当然如果系统里的写操作居多,也没有必要使用缓存,因此Redis主要用于解决访问性能和并发能力的问题.除了纯数据缓存的作用之外,得益于其超高速的响应能力,Redis也常用于提供分布式锁的解决方案.

导语 Elasticsearch(文中简称ES)是分布式全文搜索引擎,产品提供高可用.易扩展以及近实时的搜索能力,广泛应用于数据存储.搜索和实时分析.很多服务的可用性对ES重度依赖.因此,保障ES自身可用性,是实现服务高可用的重中之重. 基于京东云丰富的运维实战经验,接下来我们将陆续推出ES运维干货,欢迎小伙伴们持续关注.今天带来第一篇内容——Elasticsearch监控实战. 监控,是服务可用性保障的关键之一.本文从运维角度,对ES服务监控进行了系统性总结,涵盖监控工具选型.监控采集项筛选介

背景 工作有一些年头了,自从19年初彻底转了java(这又是另一篇心酸的故事),突然感觉自己荒废了好几年(不是说.net不好,而是回顾自己这几年做的很多东西都浮于表面,有时候弄成很忙的样子,回头看看自己以前写的博客,竟然很多是关于js的,真是感觉浪费时间,在此也奉劝各位老铁,做后端就好好深入做,不要分太多心到前端上,并不会给自己加分,当然全职转前端的除外) (路人甲:扯蛋一个顶俩,能不能赶紧说技术?) OKOK,书接上回,西门庆刚刚脱掉....你们想听这个我偏偏不说,其实是最近团队内部要重构一个

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 1,常见的集群部署方式 ES 有以下不同类型的节点: Master(eligible)节点:只有 Master eligible 节点可以成为 Master 节点. Master 节点用于维护索引信息和集群状态. Data 节点:负责数据存储. Ingest 节点:数据预处理. Coordinating 节点:处理用户请求. ML 节点:机器学习相关功能. 在开发环境中,一个节点可以承担多种角色. 但是在生

1.什么是 Redis?简述它的优缺点? Redis 的全称是:Remote Dictionary.Server,本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库,很像 memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存. 因为是纯内存操作,Redis 的性能非常出色,每秒可以处理超过 10 万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB. Redis 的出色之处不仅仅是性能,Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s

HBase定义 HBase 是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数

一.前言 在上一篇理解了Paxos算法的理论基础后,接下来看看Paxos算法在工程中的应用. 二.Chubby Chubby是一个面向松耦合分布式系统的锁服务,GFS(Google File System)和Big Table等大型系统都是用它来解决分布式协作.元数据存储和Master选举等一些列与分布式锁服务相关的问题.Chubby的底层一致性实现就是以Paxos算法为基础,Chubby提供了粗粒度的分布式锁服务,开发人员直接调用Chubby的锁服务接口即可实现分布式系统中多个进程之间粗粒度的

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

Redis Cluster本身提供了自动将数据分散到Redis Cluster不同节点的能力,分区实现的关键点问题包括:如何将数据自动地打散到不同的节点,使得不同节点的存储数据相对均匀:如何保证客户端能够访问到正确的节点和数据:如何保证重新分片的过程中不影响正常服务.这篇文章通过了解这些问题来认识Redis Cluster分区实现原理. 认识Redis Cluster Redis Cluster是由多个同时服务于一个数据集合的Redis实例组成的整体,对于用户来说,用户只关注这个数据集合,而整个