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

官方文档如下描述:This variable indicates the number of equality ranges in an equality comparison condition when the optimizer should switch from using index dives to index statistics in estimating the number of qualifying rows. It applies to evaluation of ex

可以很明显可以看到我们这个集合的数据严重分布不均匀. 一共有8个分片,面对这个情况我首先想到的是手动拆分数据块,但这不是解决此问题的根本办法. 造成此次生产事故的首要原因就是片键选择上的问题,由于片键选择失误,在数据量级不大的时候数据看起来还是很健康的,但随着数据量的暴涨,问题就慢慢浮出了水面,我们使用的组合片键并不是无规律的,片键内容是线性增长的,这就导致了数据的不正常聚集.由于数据分布不均匀,我们有两个分片的磁盘使用率接近80%,数据还在持续增长,这个问题必须尽快解决. 涉及到此次事故的集合

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html 1.添加文档 1.1.指定文档ID PUT blog/_doc/ { "title":"1.VMware Workstation虚拟机软件安装图解", "author":"chengyuqiang", "content":"1.VMware

谈完并行执行的原理,咱们再来谈谈优化,到底并行执行能给我们带来哪些好处,我们又应该注意什么呢,下面展开. Amdahl’s  Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律,可惜老爷子去年已经驾鹤先去了.

随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器. 1.实现原理实现数据库的负载均衡技术,首先要有一个可以控制连接数据库的控制端.在这里,它截

表大小 SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO; COUNT(*) ---------- 1751 SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ; COUNT(*) ---------- 1807 SQL> select count(*) from TB_USER_CHANNEL; COUNT(*) ---------- 7269 SQL> select count(*) from OSS_

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们

转载地址:http://hb.qq.com/a/20120111/000216.htm 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器.

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们

随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器. 1.实现原理 实现数据库的负载均衡技术,首先要有一个可以控制连接数据库的控制端.在这里,

着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器. 1.实现原理实现数据库的负载均衡技术,首先要有一个可以控制连接数据库的控制端.在这里,它截断

本篇论文的原文可谓通俗易懂.行云流水.结构清晰.图文并茂……正如作者所说的——"替换Facebook的图片存储系统就像高速公路上给汽车换轮子,我们无法去追求完美的设计……我们花费了很多的注意力来保持它的简单",本篇论文也是一样,没有牵扯空洞的庞大架构.也没有晦涩零散的陈述,有的是对痛点的反思,对目标的分解,条理清晰,按部就班.既描述了宏观的整体流程,又推导了细节难点的技术突破过程.以至于译者都不需要在文中插入过多备注和解读了^_^.不过在文章末尾,译者以淘宝的解决方案作为对比,阐述了文

随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器. 1.实现原理 实现数据库的负载均衡技术,首先要有一个可以控制连接数据库的控制端.在这里,

[IT168 技术]随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题. 一.负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作.共同负载.均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器. 1.实现原理 实现数据库的负载均衡技术,首先要有一个可以控制连接数据

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互 联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台机 器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读写

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)