上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

一.ES集群原理 查看集群健康状况:URL+ /GET _cat/health (1).ES基本概念名词 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. Shards 代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大

有时多个Elasticsearch集群避免不了要同步数据,网上查找了下数据同步工具还挺多,比较常用的有:elasticserach-dump.elasticsearch-exporter.logstash等,其中dump工具有两个版本,一个是nodejs版本,一个是go版本.这里我们使用go版本,详细使用参见:https://github.com/medcl/esm-abandoned 下载:https://github.com/medcl/esm-abandoned/releases/tag/

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

前提:已配置好Redis集群,并设置的有统一的访问密码 架构是filebeat-->redis集群-->logstash->elasticsearch,需要修改filebeat的输出和logstash的输入值 filebeat地址:192.168.80.108 redis集群地址:192.168.80.107 ,采用的是伪集群的方式 1 filebeat配置 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /usr/local/op

采用快照方式 1.源集群采用NFS,注意权限 2.共享目录完成后,在所有ES服务器上挂载为同一目录 3.创建快照仓库 put _snapshot/my_backup{ "type": "fs", "settings": { "compress": true, "location": "/data/esback" }} 4.全部索引备份 get  _snapshot/my_backup/s

日常应用中我们会经常对es 集群做一些参数调整或者升级版本,但是每次关闭节点再打开 其中的数据同步的痛苦估计有很多人领悟过(有可能出现IO或者网络拥堵导致恶性循环)官网有套方案可以尝试一下: 1.关掉集群 分片 自动分配设置 PUT /_cluster/settings { "transient": { "cluster.routing.allocation.enable": "none" } } 2.停掉不必要的索引维护 让碎片恢复的更快 PO

一 数据同步方案  1 ES-JDBC  不能实现删除同步操作.MYSQL如果删除,ES不会删除  2 logstash-input-jdbc  能实现insert update,但是仍然不能实现删除操作  3 canal+Bulk API  能同步实现mysql内部的所有操作,消费binlog(推荐使用)二 注意点  1 设定好分片数量和index结构  2 避免关联查询三 定义  1 全文检索    将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据

elasticsearch(es) 集群恢复触发配置(Local Gateway) 当你集群重启时,几个配置项影响你的分片恢复的表现. 首先,我们需要明白如果什么也没配置将会发生什么. 想象一下假设你有 10 个节点,每个节点只保存一个分片,这个分片是一个主分片或者是一个副本分片,或者说有一个有 5 个主分片/1 个副本分片的索引.有时你需要为整个集群做离线维护(比如,为了安装一个新的驱动程序), 当你重启你的集群,恰巧出现了 5 个节点已经启动,还有 5 个还没启动的场景. 假设其它 5 个节

1) 拉下来 ES集群  spark集群 两套快速部署环境, 并只用docker跑起来,并保存到私库. 2)弄清楚怎么样打包 linux镜像(或者说制作). 3)试着改一下,让它们跑在集群里面. 4) 弄清楚 Dockerfile 怎么制作镜像 docker-compose 里面的启动项 及 与 mesos里面怎么对应起来. 5)写一个spack程序 及在ES环境里造少量数据查一下. ES 环境docker :参考贴子来跑的,https://cloud.tencent.com/developer

1. ElasticSerach集群安装  修改配置文件elasticserach.yml [elk@localhost config]$ vi elasticsearch.yml # ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- # Use a descriptive name for your cluster: cluster.name: my-es #集群中机器的name必须相同

写在前边 昨天晚上就已经完成这篇博客了,就是在测试这块是否正常跑起来,晚上没搞完,上班前把电脑关机带着,结果没保存!基本上昨天写的东西都丢了,好在博客园的图片url还在. 为了让大家都轻松些,我轻松写,你轻松看.打算把文章的篇幅缩小,拆分成多个部分,这样更新频率会提高,写起来看起来也不会那么累,也不会再出现一次性丢那么多稿的问题-- 本文记述Elasticsearch集群部分,下边会有说明具体的结构 部署架构 整体图 本文部分结构图 node 1~3为集群的数据节点,同时竞争master,tri

ElasticSearch 集群相关概念 ES 集群颜色状态 ①. - 红色:数据都不完整 ②. - 黄色:数据完整,但是副本有问题 ③. - 绿色:数据和副本全都没有问题 ES 集群节点类型 ①. - 主节点:负责调度分配数据 ②. - 数据节点:处理分配到自己的数据 ES 集群分片类型 ①. - 主分片:存储数据,负责读写数据 ②. - 副本分片:主分片的备份 ES 集群安全保障 ①. - 数据会自动分配到多个节点 ②. - 如果主分片所在节点挂掉,副本节点的分片会自动升为主分片 ③. -

linux下的es的tar包,拖到windows下,配置后,启动bin目录下的bat文件,也是可以正常运行的. 从linux下拷的tar包,需要修改虚拟机的内存elasticsearch.in.bat,否则会内存不够无法正常启动. 同时还需要修改数据和日志的存储路径. 最好还是在windows下安装对应的es的zip包,虽然使用tar包一直没发现什么问题.es2.1的zip包在bulk更新时有bug,linux版的则是好的. windows单节点下安装es集群,基于es2.1版本,需要有以下的注

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

1 安装java环境   yum -y install java-1.8.0-openjdk*->需要最新的JDK环境1.82 安装 es   curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.0.tar.gz   tar -xvf elasticsearch-6.5.0.tar.gz   mv elasticsearch-6.5.0 /usr/local/es   ln -s /u

摘要:Redis-Migrate-Tool(后面都简称RMT),是唯品会开源的redis数据迁移工具,主要用于异构redis集群间的数据在线迁移,即数据迁移过程中源集群仍可以正常接受业务读写请求,无业务中断服务时间.这篇blog主要内容包括工具特性简介.使用方法以及注意的要点.关于实现的原理,可以自行阅读源码理解或者联系我们交流. 目前该项目已经开源在GitHub上(https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool 链接入口可点击原文阅读). 一.RMT

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