日志是从logstash传输给ES的,但是logstash配置中只能配置host和index,所以只能在es中进行配置 但是在es配置文件中配置,也就是新增如下参数的话会报错:node settings must not contain any index level settings index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 所以采用索引模板的方式进行设置 POST /_templates/index_patterns { "o

es修改索引副本个数 PUT index01/_settings { "number_of_replicas": 2 }

Delaying Shard Allocation As discussed way back in Scale Horizontally, Elasticsearch will automatically balance shards between your available nodes, both when new nodes are added and when existing nodes leave. Theoretically, this is the best thing to

REST API用途 elasticsearch支持多种通讯,其中包括http请求响应服务,因此通过curl命令,可以发送http请求,并得到json返回内容. ES提供了很多全面的API,常用的REST请求大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elast

ES6.3.2 副本失败处理 副本的失败处理对理解ES的数据副本模型很有帮助.在ES6.3.2 index操作源码流程的总结中提到:ES的写操作会先写主分片,然后主分片再将操作同步到副本分片.本文给出ES中的源码片断,分析副本执行操作失败时,ES是如何处理的. 副本执行源码:replicasProxy.performOn实现了副本操作,执行正常结束回调onResponse(),异常回调onFailure() replicasProxy.performOn(shard, replicaReques

文档CRUD API分为单文档API和多文档API.这些API的索引名参数既可以是一个真正的索引的名称,也可以是某个索引的别名alias. 单文档API有:Index API.Get API.Delete API.Update API,多文档API有:Multi Get API.Bulk API.Delete By Query API.Update By Query API.Reindex API. 读和写文档 es中的每一个索引都被分成若干个分片,每一个分片可以有多个副本.这些副本称为副本组r

目录 1 服务器的内存 2 服务器的CPU 3 服务器的磁盘 4 集群的网络 5 集群的节点个数 6 JVM的参数设置 7 集群的数据量 8 总结 在生产环境中, 要保证服务在各种极限情况下的稳定和高可用, 所以在部署ES集群时, 需要考虑服务器的内存.CPU.磁盘, 集群的网络.节点个数, 并且要优化JVM的各项参数. 首先从这些方面着手进行部署前的规划. 1 服务器的内存 ES非常消耗内存 -- 不是JVM用到的内存, 而是机器的物理内存, 因为ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需

一.查看.创建索引 创建一个名字为user索引: curl -X PUT 'localhost:9200/stu' {"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"stu"} 二.查看索引:http://192.168.56.101:9200/_cat/indices?v IP地址请修改为自己的IP pri:分片数量 rep:副本集 三.删除索引 curl -X

概述 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. 特性 安装方便:没有其他依赖,下载后安装非常方便:只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群 JSON:输入/输出格式为 JSON,意味着不需要定义 Schema,快捷方便 RESTful:基本所有操作(索引.查询.甚至是配置)都可以通过 HTTP 接口进行 分布式:节点对外表现对等(每个节点都可以用来做入口):加入节点自动均衡 多租户

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持. 基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行

ElasticSearch Index操作源码分析 本文记录ElasticSearch创建索引执行源码流程.从执行流程角度看一下创建索引会涉及到哪些服务(比如AllocationService.MasterService),由于本人对分布式系统理解不是很深,所以很多一些细节原理也是不懂. 创建索引请求.这里仅仅是创建索引,没有写入文档. curl -X PUT "localhost:9200/twitter" ElasticSearch服务器端收到Client的创建索引请求后,是从or

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持.基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行的

内容来自官方文档,截取部分 默认es 索引的副本为0 这个参考可以通过修改索引,或者在创建的时候通过with 参数指定,或者通过pg 的配置文件中指定 索引更多的列以为这使用了更多的es 能力 索引的列越多,说明我们对于es 的使用更好,可以更好的使用es 的能力 zombodb 存储整个数据在es 中 为了方便使用mvcc 的处理,zombodb 存储所有pg 表的数据在es 中(当然除非你使用了llapis ,指定数据直接存储在es 中) 所以这个也意味着存储的大小接近2倍 zombodb

安全的对抗首先在权限方面,权限高的进程对权限低的权限就是就是降维打击,无往不利.当权限相同时,启动得早便为王.所谓的bootkit也就是基于这个思路设计的一种复杂病毒.它优先于Windows系统启动,自然也就优先于杀毒软件启动的时间.鉴于国内对bootkit的文章不多,本文想介绍一下bootkit的具体技术细节.为了保证内容的梯度和完整度,其中基于MBR的rootkit分别以WindowsXp和Win7为例,而基于UEFI的bootkit则可以在Windows7以上版本(7,8,10)的运行.

概述 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. 特性 安装方便:没有其他依赖,下载后安装非常方便:只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群 JSON:输入/输出格式为 JSON,意味着不需要定义 Schema,快捷方便 RESTful:基本所有操作(索引.查询.甚至是配置)都可以通过 HTTP 接口进行 分布式:节点对外表现对等(每个节点都可以用来做入口):加入节点自动均衡 多租户

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

由于工作变动,Ray的文档.示例没有及时更新,深表歉意.在Ray升级后,性能较几个月前有了非常大的提升,也更具易用性.这是QQ交流群里大家的聊天记录,跟大家分享一下(由于时间仓促群里大家的聊天记录没有整理,请见谅). ----- Evenstar  17:45:57 demo里面业务数据存到哪儿去了呢?真实项目中应该在什么地方进行业务数据的读写呢 无名  18:05:17 在这里写插入数据库的操作 无名  18:05:23 @Evenstar Evenstar  18:08:47 我现在有一套基

目录 想想我们漏了什么 回顾 补回 集群的建立 集群发现机制 配置文件 健康状态 补充: 小节总结 分片的管理 梳理 分片的均衡分配 主副分片的排斥 容错性: 数据路由 对于集群健康状态的影响 小节总结: 请求的处理 提供服务 协调节点cordination node 请求分发的负载均衡 补充: 小节总结 文档的元数据 文档的数据类型 数据类型 补充: mapping dynamic mapping 举例: 创建mapping 修改mapping 查看mapping keyword mappin

一.常用术语 索引(Index).类型(Type).文档(Document) 索引Index是含有相同属性的文档集合.索引在ES中是通过一个名字来识别的,且必须是英文字母小写,且不含中划线(-):可类比于 MySQL 中的 database :在 7.0中,由于类型(Type)的移除,我们可以理解为,一个索引就是一张 table. 一个索引中可以定义一个或多个类型Type,文档必须属于一个类型:可类比于 MySQL 中的 table: 文档Document是可以被索引的基本数据单位.文档是Ela

概述 elaticsearch是一个分布式的搜索引擎,它可以实现各种复杂的数据类型实现近实时的搜索功能,无论是结构化还是非结构化的数据,都能使用elaticsearch存储并且可以快速搜索.elaticsearch广泛应用于网站或者app的搜索功能,以及存储.分析日志.机器学习模型训练,存储分析复杂的数据类型如空间地理信息等. 基本概念 索引 (index) 索引是文档的集合,一个集群中可以有任意多个索引 集群(cluster) 集群中包含多个节点,一个集群由一个唯一的名字标识,默认为"elas

一.ES原理 1.索引结构ES是面向文档的 各种文本内容以文档的形式存储到ES中,文档可以是一封邮件.一条日志,或者一个网页的内容.一般使用 JSON 作为文档的序列化格式,文档可以有很多字段,在创建索引的时候,我们需要描述文档中每个字段的数据类型,并且可能需要指定不同的分析器,就像在关系型数据中"CREATE TABLE"一样.在存储结构上,由_index._type和_id唯一标识一个文档. _index指向一个或多个物理分片的逻辑命名空间._id文档标记符由系统自动生成或使用者提