分片分配是将分片分配给节点的过程。 这可能发生在初始恢复,副本分配,重新平衡或添加或删除节点期间。 大多数时候,你不需要考虑它,这项工作是由Elasticsearch在后台完成的。 如果您发现自己对这些细节感到好奇,本文将探讨在几种不同情况下的分片分配。
当使用elasticsearch进行更大时间的数据分析用例时,我们建议使用基于时间的索引和分层架构,其中包含3种不同类型的节点(主节点,Hot热节点和Warm暖冷节点),我们将其称为“冷热数据分离 “架构。每个节点都有自己的特征,如下所述。
我们建议每个群集运行3个专用主节点,以提供最大的弹性性能。使用这些时,您还应将discovery.zen.minimum_master_nodes设置为2,这样可以防止出现“裂脑”情况。
利用专用主节点,仅负责处理集群管理和状态,提高整体稳定性。
因为它们不包含数据也不参与搜索和索引操作,所以它们在繁重索引或长时间的搜索期间可能不会遇到对JVM的相同需求。因此不太可能受到长时间垃圾收集暂停(gc pause)的影响。
因此,可以为它们配置CPU,RAM和磁盘配置,远低于数据节点所需的配置。
此专用数据节点执行集群中的所有索引操作。他们也拥有最新的、最常被查询的索引数据。
由于索引是CPU和IO密集型操作,因此这些服务器需要功能强大,并且需要连接SSD存储。
我们建议至少运行3个热节点以实现高可用性。
根据您希望收集和查询的最新数据量,您可能需要增加此数字以实现性能目标。
这种类型的数据节点旨在处理大量不经常查询的只读索引。
由于这些索引是只读的,因此热节点倾向于使用大型连接磁盘(通常是机械磁盘)而不是SSD。
与热节点一样,我们建议至少使用3个热节点以实现高可用性。
和以前一样,需要注意的是,大量数据可能需要额外的节点来满足性能要求。
另请注意,CPU和内存配置通常需要接近热节点的配置。这只能通过测试类似于您在生产环境中遇到的查询来确定。
相关冷热节点设置和操作参考:
https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x
Master主节点监视群集上的磁盘使用情况并查看高/低警戒水位线。
文章原标题"every-shard-deserves-a-home“ 直译为每个分片都值得拥有一个家。
实际的含义想通过图解的方式将不同场景下主分片、副本分片的来龙去脉讲明白。
本来准备写一篇segment底层的文章,但看到了这一片忍不住要翻译一下,
水平有限,欢迎拍砖。
参考:https://www.elastic.co/blog/every-shard-deserves-a-home
Elasticsearch基础、进阶、实战第一公众号
0、引言这是国外培训ppt课程的节选内容。以下是我们的Core Elasticsearch:Operations课程中的一些很棒的幻灯片,它们有助于解释分片分配的概念。 我们建议您更全面地了解这一点,但我会在此提供我们培训的概述:分片分配是将分片分配给节点的过程。 这可能发生在初始恢复,副本分配,重新平衡或添加或删除节点期间。 大多数时候,你不需要考虑它,这项工作是由Elasticsearc...
本文分析ES写入单个和批量文档写请求的处理流程,仅限于ES内部实现,并不涉及Lucene内部处理。在ES中,写入单个文档的请求称为Index请求,批量写入的请求称为Bulk请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑,请求被统一封装为BulkRequest。
1、文档操作的定义
在ES中,对文档的操作有下面几种类型:
enum OpType {
INDEX(0),
CREATE(1),
UPDA...
怀着佛系心态写的文章,因为发现心急依然看不懂代码,所以只能安慰自己佛系一点,这篇文章希望能够把
elasticsearch
的index的
创建
过程
讲清楚(包括index但不包括doc的添加
过程
),希望能够有帮助。
ES的Meta的组成
Meta是用来描述数据的数据。在ES中,Index的mapping结构、配置、持久化状态等就属于meta数据,集...
ElasticSearch
是文档型数据库,
索引
(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个
索引
可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以
索引
定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在
索引
中的海量文档分布式存储在
ElasticSearch
集群中。
ElasticSearch
是基于Lucene框架的全文搜
索引
擎,将所有文档的信息写入到倒排
索引
(I...
为了深入学习
Elasticsearch
和Lucene,本文从
Elasticsearch
索引
的
创建
过程
入手,对Refresh和Flush两个重要的API做一个小实验。从而理解
Elasticsearch
在接收到一个文档后,是如何对其进行
索引
的。了解了整个流程,后续我们再深入学习Lucene
索引
的内存数据结构和磁盘文件格式。注:本文使用
Elasticsearch
和Kibana 7.10.2。
1.实验环境
1.1
创建
索引
创建
索引
lucene-learning,设置shard数为1,关闭replica,同时关闭