解压并导入 [root@h102 beats-dashboards]# du -sh beats-dashboards-1.0.1.tar.gz 764K beats-dashboards-1.0.1.tar.gz [root@h102 beats-dashboards]# tar -zxvf beats-dashboards-1.0.1.tar.gz beats-dashboards-1.0.1/ beats-dashboards-1.0.1/.gitignore beats-dashboards-1
es提供了一个可以获取集群健康状态的api，访问http://esurl:9200/_cluster/health?pretty 和 Elasticsearch 里其他 API 一样，cluster-
笔者在自己的 ubuntu 服务器上使用 GET /_cat/health?v 命令时，返回值如下所示 可以看到集群状态为 yellow，这是什么意思呢？原来在 es 的集群状态中，有三种情况，官网描
这种问题是，对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候，我们需要将embedding拆开，拆分成N等分，来使得每一个
注意: 每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的备分片，主分片对应的备分片不能存放同一台服务器上。主分片primary shards可以和其他replics shards存放在同一个node节点上。
之前一直运行正常的数据分析平台，最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成，大概持续了n多天，当前状态: 单台机器, Elasticsearch（下面称ES）单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小。
本文将介绍几个ES集群生产运维中用得比较多的API，方便大家操作维护日常的运维问题。
zabbix 告警 es index 写入异常 ，登录 kibana 查看无新数据写入。所有的 index 都没有生成的新的数据。不同的 index 是分布在不同位置的logstash 主机向 kafka/zookeeper 集群拉取对应的 topic。zabbix 对 es 集群进行监控没有发现告警，例行检查 es 集群状态无异常。怀疑是kafka/zookeeper 集群出现问题，测试消费数据无异常，最后检查 logstash 发现异常日志 定位故障。
创建elasticsearch-cluster文件夹，在内部复制3个ElasticSearch服务(将之前的单点解压缩的那个es文件夹复制过来)
在Ubuntu 18.04.2上安装部署ElasticSearch 6.6.0集群记录。
默认情况下只有当单个bucket承载的object数量过多，导致omap过大才会要做reshard，所以理论上reshard操作比较少，但是在开启了Multisite的情况下，一旦对bucket进行了reshard操作，则会破坏原有的元数据对应规则，导致对应的bucket无法进行数据同步，官方从L版本的12.2.8开始才有了如何在Multisite场景下的reshard修复方案。值得注意的是开启了Multisite的环境千万不要开auto reshard。
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在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
本文讲述，如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识 1）分片（shard） Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中，数据（document）被分片处理（sharding）到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性，使得多个分片呈现出一个大索引的样子。 2）副本（replica） 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题，Elasticsearch集群引入了副本策略r
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单台ElasticSearch服务器提供服务，往往都有最大的承载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。
单台redis的管理内存能力是有限的，如果保存有海量的缓存数据，则一台redis无法操作
要将 cluster.max_shards_per_node 参数设置为更大的值，您需要编辑 Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yml。以下是您可以执行的步骤：
3）、红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好）
通过执行 GET /_cluster/allocation/explain 查看当前索引分配详情
空集群 只有一个空节点的集群 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我
线上部署了ELK+Redis日志分析平台环境, 随着各类日志数据源源不断的收集, 发现过了一段时间之后, ELK查看会原来越慢, 重启elasticsearch服务器节点之前同步时间也会很长, 这是因为长期以来ELK收集的索引没有删除引起的! 以下是ELK批量删除索引的操作记录:
15.1 准备数据 [es@node1 ~]$ vi website.json [es@node1 ~]$ cat website.json { "index":{ "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "1" }} { "title": "Ambari源码编译","author":"程裕强","postdate":"2016-12-21","abstract":"CentOS7.x下的Ambari2.4源码编译","url":"http://url.
查看集群状态 http://127.0.0.1:9200/_cluster/health 返回： {"cluster_name":"elasticsearch","status":"green","timed_out":false,"number_of_nodes":3,"number_of_data_nodes":3, "active_primary_shards":45,"active_shards":90,"relocating_shards":0,"initializing_shards":0,"unassigned_shards":0, "delayed_unassigned_shards":0,"number_of_pending_tasks":0,"number_of_in_flight_fetch":0, "task_max_waiting_in_queue_millis":0,"active_shards_percent_as_number":100.0} 查询所有索引： http://172.0.0.1:9200/_cat/indices
索引初始化脚本中，设置的 索引的分片副本数为 1 ，而单机版es，索引的分片副本无处安放，导致索引/集群状态为 yellow
安装elasticsearch集群 hostnameipportes-1128.0.0.1019200es-2128.0.0.1029200 安装jdk [root@es1 ~]# java -version java version "1.8.0151" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0151-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode) 安装es软件 见上
作者：deryzhou，腾讯 PCG 后台开发工程师 Go 中怎么实现内存池，直接用 map 可以吗？常用库里 GroupCache、BigCache 的内存池又是怎么实现的？有没有坑？对象池又是什么？想看重点的同学，可以直接看第 2 节 GroupCache 总结。 0. 前言: tcmalloc 与 Go 以前 C++服务上线，遇到性能优化一定会涉及 Google 大名鼎鼎的 tcmalloc。 相比 glibc，tcmalloc 在多线程下有巨大的优势： vs tcmalloc 其中使用的
对于Elasticsearch运维管理员来讲集群平稳运行非常重要，Elasticsearch提供了health命令和stats统计指标来说明集群是否正常。这两个命令返回大量的指标信息，本文就一探究竟拨开主要指标的含义，文章主要内容有：
#集群健康状态： [root@localhost elasticsearch-5.4.1]# curl -XGET '128.0.0.101:9200/_cat/health?v&pretty' ep
创建索引时，可以制定相关设置，比如设置索引的分片数number_of_shards和副本数number_of_replicas
在单台服务器上部署多个节点，一般主要针对的是学习阶段，正式环境一台服务器只会部署一个节点，以实现分布式效果。下面是在单台服务器部署两个节点的方法。
集群是有一群配置相同cluster.name的节点组成。它们通过广播通信，所以要放在一个网段的内网。
文章目录 1. 集群管理 1.0.1. cluster 1.0.2. shards 1.0.3. replicas 1.0.4. recovery 1.0.5. river 1.0.6. gateway 1.0.7. discovery.zen 1.0.8. Transport 1.1. 注意事项 1.2. 监控集群健康状况 1.3. 监控单个节点 1.4. 索引统计 1.5. cat API 1.6. 重要配置的修改 1.7. 参考文章 集群管理 https://www.cnblogs.com/aub
RESTful 接口 URL 的格式是： http://cluster的地址: 9200/<index>I<type>I [<id>] 其中,index, type 是必须提供的（ index 可以理解为数据库；type 理解为数据表); id 是可选的(相当于数据库表中记 录的主键是唯一的。如果不提供， Elasticsearch 会向动生成。增 、删、改，查分别对应 HTTP 请求的 PUT 、DELETE、POST、GET方法。
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说明：想要安全的移除一个es节点，不改变分片的数量，100%不会引起数据丢失，即保证这个节点的所有数据被其他节点接收。然后停止这个节点的实例。
6.1 创建索引 （1）简单方式 PUT test { "acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, "index": "test" } （2）索引名不能包含大些字母 PUT Test （3）重复创建 PUT test （4）指定参数 PUT blog { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 } } { "a
“本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群监控的指标说明”
PUT blog/csdn/3?routing=chengyuqiang { "id":3, "title":"Java简介", "author":"chengyuqiang", "c
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/search-aggregations-metrics.html
根据集群情况，调整最大分片数大小，注意，这里调整的是单个节点最大分片数，集群的最大总分片数需要用单节点最大分片数*节点数
在分布式系统中，应用数量众多，应用调用链复杂，常常使用ELK作为日志收集、分析和展示的组件。本篇文章将讲讲解如何部署ELK，然后讲解如何 使用Filebeat采集Spring Boot的日志输出到Logstash上，logstash再将日志输出到Elasticsearch上，最后展示到kibana上面。整个日志采集流程如下图：
一致性Hash算法是来解决热点问题，如果虚拟节点设置过小热点问题仍旧存在。 关于一致性Hash算法的原理我就不说了，网上有很多人提供自己编写的一致性Hash算法的代码示例，我在跑网上的代码示例发现还是有热点问题。为此我翻阅了Jedis的ShardedJedis类的源码把它的一致性Hash算法提取出来，作为自己的一个工具类，以后自己工程开发中用起来也放心些，毕竟jedis的代码经受了大家的验证。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
在使用codis时候，我们遇到的场景是，公司提供了HA的Proxy（例如N个），但是不暴露zookeeper（也就是说没有codis后端服务列表）。 如果暴露zk的话，可以看这一篇 要求在开发客户端a
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/allocation-awareness.html
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 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 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。
之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思。
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