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Elasticsearch集群规划最佳实践

角色规划 一个节点在默认情况会下同时扮演:master eligible,data node 和 ingest node。 ? 在新版7.0的es中,对es的集群发现系统做了调整,不再有discovery.zen.minimum_master_nodes这个控制集群脑裂的配置,转而由集群自主控制,并且新版在启动一个新的集群的时候需要有 cluster.initial_master_nodes初始化集群列表。 在集群初始化第一次完成选举后,应当删除cluster.initial_master_nodes配置。 实现原理,借助Elasticsearch的分片分配策略: 第一:集群节点层面支持规划节点类型,这是划分热暖节点的前提。 第二:索引层面支持将数据路由到给定节点,这为数据写入冷、热节点做了保障。

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大数据集群资源预估规划【适用于面试与工作集群规划

我们在实际工作,或者面试中,经常会遇到这么一个问题,集群该如何规划,一台机器多少磁盘,多少内存,多少core等。 关于公司集群规模,有的几台,有的几百或有的则几千台,那么这几百几千台机器他们的配置是怎么样的? 这里先说下大概,对于大多数公司来说,集群有的10来台,而对于电信行业,一个地方的可能有几百台,对于一线互联网集群规模就比较大一些,上千台是比较常见的。 那么如果我们要搭建大数据平台,集群该如何规划?这是我们初步搭建集群的时候,首次遇到的问题。 对于需要多少台机器,其实这个问题,不能一刀切的回答,具体情况具体分析。 如果资源充足,让高峰期QPS控制在集群能承载的总QPS的30%左右是比较安全的策略,即应设计集群承载QPS上限为2万~3万/s 才是安全的。

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    如何合理规划TKE集群网络

    那也就说我们需要规划下2层网络,一层是vpc网络,一层是容器网络,为什么说需要合理的规划下呢? vpc下我们需要给每个可用区创建子网,因为通常需要做多可用区的容灾和高可用,vpc的子网可以尽可能的遵循最小原则规划,这个最小原则可以根据自己实际需求配置,这里我们统一选择为24掩码来分配子网。 ,那么容器网路我们需要怎么来规划呢? GR模式集群容器网络:分配容器网络给集群使用 vpc-cni模式service网络:分配容器网络作为集群service网段 这里我们根据实际需要规划好网络,其实容器网段可以大致分为下面几段 172.16.0.0 /16-24 172.26.0.0/16-24 172.28.0.0/16-24 172.31.0.0/16-24 我们可以将每一个网段作为不同用途,还是遵循最小原则,下面我们以2个网段来作为示例进行规划

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    Elasticsearch集群规划及节点角色规划醉佳实践

    ES集群规划及节点角色规划最佳实践 1、内存 下表列出各节点角色资源占用情况 节点角色 功能 资源占用程度 Data 提供数据索引,存储和搜索 磁盘IO消耗极高,内存和CPU消耗高,网络消耗一般 Master 3.2 分片数设定 选择正确数量的分片是一个复杂问题,因为在集群规划阶段以及在数据写入开始之前,一般不能确切知道文档数。 对于集群而言,分片数多了以后,索引和分片管理可能会使主节点超载,并可能会导致集群无响应,甚至导致集群宕机。 建议:为主节点(Master 节点)分配足够的资源以应对分片数过多可能导致的问题。 5、冷热集群架构配置 根据产品业务数据特定和需求,我们可以将数据分为热数据和冷数据,这是冷热集群架构的前提。 7.1 堆内存使用率高 高堆内存使用率压力以两种方式影响集群性能: 7.1.1 堆内存压力上升到75%及更高 剩余可用内存更少,并且集群现在还需要花费一些 CPU 资源以通过垃圾回收来回收内存。

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    hadoop集群管理系统搭建规划说明

    Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情,因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境,最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说,运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。 关于DKHadoop的安装留在后面再给大家分享,本篇就跟大家聊一聊关于hadoop分布式集群环境搭建规划。 ResourceManager也是如此,它负责管理集群中的资源和任务调度,你也可以把它视为“大数据操作系统”。客户端能否提交应用并运行,就看你的ResourceManager是否正常。 c、计算机的数量 分布式的集群环境下,计算机的规模当然越大越好。这样在数据等量的情况下,计算机数量越多,分配给每台计算机的数据越少,处理效率自然就高了。 但是计算机的数量也不是可以无限增加,集群对计算机规模的容纳有一个峰值,超过这个峰值,再提升就很困难,处理不好还会下降。原因主要来自木桶短板效应、边界效应、规模放大效应。

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    ElasticSearch优化系列一:集群节点规划

    关闭data节点服务器中的http功能 针对ElasticSearch集群中的所有数据节点,不用开启http服务。 http功能可以在非数据节点服务器上开启,上述相关的监控插件也安装到这些服 务器上,用于监控ElasticSearch集群状态等数据信息。 这样做一来出于数据安全考虑,二来出于服务性能考虑。

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    hadoop集群管理系统搭建规划说明

    hadoop集群管理系统搭建规划说明 Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情,因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境,最终却不知道什么原因无法创建成功。 关于DKHadoop的安装留在后面再给大家分享,本篇就跟大家聊一聊关于hadoop分布式集群环境搭建规划。 ResourceManager也是如此,它负责管理集群中的资源和任务调度,你也可以把它视为“大数据操作系统”。客户端能否提交应用并运行,就看你的ResourceManager是否正常。 c、计算机的数量 分布式的集群环境下,计算机的规模当然越大越好。这样在数据等量的情况下,计算机数量越多,分配给每台计算机的数据越少,处理效率自然就高了。 但是计算机的数量也不是可以无限增加,集群对计算机规模的容纳有一个峰值,超过这个峰值,再提升就很困难,处理不好还会下降。原因主要来自木桶短板效应、边界效应、规模放大效应。

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    Rancher K8S 集群子网规划

    规划好子网:Pod 和 Service 的总体子网空间每个节点所能使用的子网空间默认值:Pod CIDR:10.42.0.0/16Service CIDR:10.43.0.0/16node-cidr-mask-size :24关键是 node-cidr-mask-size ,它决定了集群可以有多少个节点,以及每个节点的 IP 数量。

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    高可用mongodb集群(分片+副本):规划及部署

    ■■ 概述mongodb是最常用的nosql数据库,以下记录如何搭建高可用mongodb集群(分片+副本)mongodb集群有三种模式:主从模式、副本集模式、sharding分片模式副本集和sharding 1、用户访问 mongos 跟访问单个 mongod 类似2、所有 mongos 是对等关系,用户访问分片集群可通过任意一个或多个mongos3、mongos 本身是无状态的,可任意扩展,集群的服务能力为 总而言之,在访问分片集群时,请务必确保 MongoDB URI 里包含2个及以上的mongos地址,来实现负载均衡及高可用。5、如何实现读写分离? ■■ 分片集群规划■ 注:配置支持IPV6■ Configure hostname、hosts file、ip addressvim /etc/hosts172.72.6.84 os8 node1172.72.6.85 27003/Anode3|20000 |21000 |27001/A|27002/S|27003/PNote: P-Primary, S-Secondary, A-Arbiter■ 如需更大能力,则类似如下规划

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    腾讯云Elasticsearch集群规划及性能优化实践

    我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低; 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片; 分片数量规划问题 正所谓磨刀不误砍柴工,只有前期做好充分的集群评估规划工作,后期才能省去大量的运维工作。且能够长期保证集群的高可用和高稳定性。 一、集群规模及索引规划 1、集群规模评估 1.1 评估什么 集群规模的评估主要评估以下三个方面: 计算资源评估:计算资源的评估主要是评估单节点的CPU和内存。 ,依据这些准则提前规划集群,可以保证集群的稳定性和可用性,简化复杂的运维工作。

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    腾讯云Elasticsearch集群规划及性能优化实践

    我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位,导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。 这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题: 节点规格规划问题:集群数量很大,但是每个节点的配置很低; 索引分片规划问题:索引很小,但是设置了几十个分片,或者索引很大,只设置了两三个分片; 分片数量规划问题 正所谓磨刀不误砍柴工,只有前期做好充分的集群评估规划工作,后期才能省去大量的运维工作。且能够长期保证集群的高可用和高稳定性。 一、集群规模及索引规划 1、集群规模评估 1.1 评估什么 集群规模的评估主要评估以下三个方面: 计算资源评估:计算资源的评估主要是评估单节点的CPU和内存。 ,依据这些准则提前规划集群,可以保证集群的稳定性和可用性,简化复杂的运维工作。

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    使用Contour和Gateway API规划集群入口的未来

    Gateway API 是 Kubernetes SIG-Network 社区的一个开源项目,目的是在 Kubernetes 集群内提供一个动态的、协调的服务网络所需资源的表示。 通过为 L4 和 L7 提供一组一致的 API,来自基础架构管理员管理网络的所有关键人物,通过 Kubernetes 管理员为他们的集群提供资源,到开发者配置他们的应用路由,都可以在统一的基础上工作。 我们相信,拥有一个以各种形式描述集群入口的全功能上游 API,对于 Kubernetes 网络生态系统来说是有益的,我们很高兴成为其创建的一部分。

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    hadoop分布式集群环境搭建安装规划

    Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情,因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境,最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说,运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。 关于DKHadoop的安装留在后面再给大家分享,本篇就跟大家聊一聊关于【hadoop分布式集群环境搭建规划】。 ResourceManager也是如此,它负责管理集群中的资源和任务调度,你也可以把它视为“大数据操作系统”。客户端能否提交应用并运行,就看你的ResourceManager是否正常。 c、计算机的数量 分布式的集群环境下,计算机的规模当然越大越好。这样在数据等量的情况下,计算机数量越多,分配给每台计算机的数据越少,处理效率自然就高了。 但是计算机的数量也不是可以无限增加,集群对计算机规模的容纳有一个峰值,超过这个峰值,再提升就很困难,处理不好还会下降。原因主要来自木桶短板效应、边界效应、规模放大效应。

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    白话Elasticsearch63-生产集群部署之硬件配置、jvm以及集群规划建议

    在服务器上,磁盘是最慢的那个资源,所以对于大量写入的es集群来说,会很容易因为磁盘的读写性能造成整个集群的性能瓶颈。 一般来说,可能的确是这样,但是一旦发生了网络故障,那么集群就完了。通常来说,跨地域多机房部署一个es集群带来的效益,远远低于维护这样的集群所带来的额外成本。 因为对于运维和管理来说,管理5个物理机组成的es集群,远远比管理100个虚拟机组成的es集群要简单的多。 ---- 容量规划规划你的es集群的时候,一般要规划你需要多少台服务器,每台服务器要有多少资源,能够支撑你预计的多大的数据量。 要提升你的es的性能,最重要的,还是说规划合理的数据量,物理内存资源大小,os cache

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    探究 | Elasticsearch集群规模和容量规划的底层逻辑

    问题 3:我看了很多文章关于 es 集群规划的文章,总感觉乱七八糟的,没有一个统一的规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群,设置多少节点,每个节点规划多少分片和副本? Elasticsearch 集群规模和容量规划:是进行 Elasticsearch 集群部署前对所需资源类型和数量的规划。 5、集群规模和容量规划预估方法 容量规划——预估集群中每个节点的分片数、内存及存储资源。 吞吐量规划——以预期的延迟和吞吐量估算处理预期操作所需的内存,计算和网络资源。 这是优化集群性能的最经济方法之一,在容量规划期间,先确定每一类节点的数据规模,然后进行组合。 Elasticsearch 数据索引化的核心流程 基于以上四点的整合,才有了:集群规模和容量规划预估方法。

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    使用Kubeadm创建k8s集群之部署规划(三十)

    部署k8s集群存在一定的挑战,尤其是部署高可用的k8s集群更是颇为复杂(后续会讲)。 ---- 目录 使用Kubeadm创建k8s集群 Kubeadm概述  Kubelet概述  定义集群部署目标和规划  部署规划 ---- 使用Kubeadm创建k8s集群 Kubeadm 了解了这些,接下来,我们来使用Kubeadm来创建集群。 定义集群部署目标和规划 有目标,我们才能有的放矢。 1.安装规划 服务器规划: 主机名称 操作系统 IP 系统配置 备注 k8s-master CentOS-7-x86_64 172.16.2.201 2核2G 作为主节点 k8s-node1 CentOS ,我们就开始按规划进行部署。

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    「容器架构」 K8s 集群如何规划工作节点的大小?

    集群能力 一般来说,Kubernetes集群可以被看作是将一组单独的节点抽象为一个大的“超级节点”。 这个超级节点的总计算能力(以CPU和内存计算)是所有组成节点的能力的总和。 有多种方法可以实现集群的理想目标容量。 例如,假设您需要一个总容量为8个CPU内核和32 GB RAM的集群。 例如,因为您希望在集群上运行的应用程序集需要此数量的资源。 下面是设计集群的两种可能的方法: ? 这两个选项都会产生具有相同容量的集群——但是左边的选项使用4个较小的节点,而右边的选项使用2个较大的节点。 哪个更好? 结论 那么,您应该在集群中使用少数大节点还是许多小节点呢? 一如既往,没有明确的答案。 要部署到集群的应用程序类型可能会指导您的决策。 没有什么可以阻止您在集群中混合使用不同大小的节点。 Kubernetes集群的工作节点可以是完全异构的。 这可能允许您权衡两种方法的优点和缺点。

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    使用Kubeadm创建k8s集群之部署规划(三十一)

    部署k8s集群存在一定的挑战,尤其是部署高可用的k8s集群更是颇为复杂(后续会讲)。 目录 使用Kubeadm创建k8s集群 Kubeadm概述 Kubelet概述 定义集群部署目标和规划 部署规划 使用Kubeadm创建k8s集群 Kubeadm概述 Kubeadm 是一个命令行工具 了解了这些,接下来,我们来使用Kubeadm来创建集群。 定义集群部署目标和规划 有目标,我们才能有的放矢。 1.安装规划 服务器规划: 主机名称 操作系统 IP 系统配置 备注 k8s-master CentOS-7-x86_64 172.16.2.201 2核2G 作为主节点 k8s-node1 CentOS ,我们就开始按规划进行部署。

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    规划

    一、任务规划 无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛,在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计:任务规划,行为规划和动作规划,其中,任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划 二、行为规划 行为规划有时也被称为决策制定(Decision Maker),主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况(其他的车辆和行人的位置和行为,当前的交通规则等),作出下一步无人车应该执行的决策 三、动作规划 通过规划一系列的动作以达到某种目的(比如说规避障碍物)的处理过程被称为动作规划。 显然,在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的,为了确保规划算法的完整性,我们不得不搜索几乎所有的可能路径,这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。 目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型,具体的方法可以归纳为两类:组合规划方法(Combinatorial Planning)和基于采样的规划方法(Sampling-Based

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    “十三五”国家科创规划出炉 大数据产业集群受重视

    导读:8月8日,国务院《“十三五”国家科技创新规划》正式发布。2020年全社会研发投入强度将达2.5%,多项指标将五年翻番。 “十三五”国家科创规划出炉 多项指标在未来五年将翻番或有重大跃升 ---- 国务院22个国家重点专项规划之一的《“十三五”国家科技创新规划》8日在中国政府网上全文发布。 规划明确提出了未来五年国家科技创新的指导思想、总体要求、战略任务和改革举措。    在规划描绘的未来五年科技创新发展蓝图中,我国科技实力和创新能力将大幅跃升。规划提出12项主要指标。“首个指标就是国家整体创新能力从现在的18名提升到2020年的第15名。 大数据突破大数据共性关键技术,建成全国范围内数据开放共享的标准体系和交换平台,形成面向典型应用的共识性应用模式和技术方案,形成具有全球竞争优势的大数据产业集群

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