上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题,而数据备份和恢复又分为:
如果是第一种场景,数据迁移过程中可以停止写入,可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类:
上文说到有赞搜索系统的架构演进,为了支撑不断演进的技术架构,除了 Elasticsearch 的维护优化之外,我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。
Elasticsearch如此广泛流行的原因之一是因为其易于扩展,可以从仅具有几个节点的小集群扩展到有数百个节点的大型集群,并且保证不管集群规模的大小,其核心的分布式协调功能始终是稳定运行的。Elasticsearch 7.0版本开始引入了新的集群分布式协调子系统,与早期版本相比具有许多优势。本文介绍了新的协调系统有哪些改进,如何使用新的子系统,如何从6.x版本安全的升级,以及这些改进如何提高数据的一致性,最后部分描述了相关的工作原理。
2) 需占用源集群磁盘空间,或者借助于对象存储,实现友商ES到腾讯云ES,或自建ES到腾讯云ES的数据迁移。
Elasticsearch 提供了 replica 解决方案,它可以帮我们解决了如果有一个或多个 node 失败了,那么我们的数据还是可以保证完整的情况,并且搜索还可以继续进行。但是,有一种情况是我们的所有的 node,或者有一部分 node 失败,可能会造成我们的数据的丢失。也就是说 replca 不能提供一种灾难性的保护机制。我们需要一种完整的备份机制。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台,Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中,可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值,而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说,Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka,使用Kafka构建应用程序以及保护,监视和管理Kafka基础架构的过程。
返回状态举例:"status" : "red", 红色,至少一个主分片未分配成功。
随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
昨天晚上看到《成人网站泄露 108 亿数据,内含 50 万中国用户 》的文章,因为数据是基于Elasticsearch存储的,出于好奇,查了一些国外的报道,才有了这篇文章的思考。
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎,携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台,也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
几个月以来,我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想,我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
快照(snapshot)是从正在运行的 Elasticsearch 集群中获取的备份。你可以获取单个索引(indices)或整个集群的快照,并将其存储在共享文件系统上的存储库中,并且有支持 S3、HDFS、Azure、Google 云存储等远程存储库的插件。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
(1)创建模板 当待创建的索引与之前的索引有相同的设置和映射时,非常适合使用索引模板。正如其名,索引模板将会用于和预定义名称模式相匹配的索引创建,以确保所有匹配索引的设置一致。例如:
Elasticsearch 5.x 数据备份和恢复可由 snapshot 模块来完成,snapshot模块可以通过文件共享系统为单个索引或整个集群远程创建快照和进行数据恢复。
replication和partition/sharding是分布式系统必备的两种能力。具体详见复制、分片和路由. 对于海量数据来说,replication一方面可以增加冗余,保证系统可用性,一方面还可以提升读取的效率。 本文主要聚焦于replication,即假设每个node都足以存下整个副本。
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年,我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候, Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
https://neway6655.github.io/elasticsearch/2015/09/11/elasticsearch-study-notes.html
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