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Elasticsearch 索引修复

Elasticsearch 7.X 点击查看代码 #!/bin/bash master=$(curl -s 'http://172.17.89.243:9200/_cat/master?v' | grep -v ' ip ' | awk '{print $1}') for index in $(curl -s 'http://172.17.89.243:9200/_cat/shards' | grep UNASSIGNED

mongodb集群分片数据不同步

异常现象        被删除的数据自动被还原回来                      连接每个shard查询操作            查看每个shard分片副本的状态           MongoDB分片集群节点状态stateStr:RECOVERING          1.停止mongod服务          2.备份原

ES的写入与查询的工作原理

一、ES写数据的大致步骤： 　　1、客户端发送请求过来一条数据（document） 　　    随机选择集群中的一个节点Node2（此时Node2就是协调节点），对数据hash一下，来决定数据要写到哪个shard上去 　　2、协同节点将数据路由到对应的primary shard上去 　　3、primary shard写完数据，并将数据同

MongoDB专业用语翻译

英文名词 中文     aggregation 聚合 aggregation framework 聚合框架 arbiter 投票机 B-tree B树 balancer 平衡器 BSON BSON CAP Theorem CAP 定理 capped collection 封顶集合 chunk 数据段（在分片环境） cluster 集群 collection 集合 compound

sharding chunk 分裂与迁移

MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解 Primary shard 使用 MongoDB sharding 后，数据会以 chunk 为单位（默认64MB）根据 shardKey 分散到后端1或多个 shard 上。 每个 database 会有一个 primary shard，在数据库创建时分配 database 下启用分片（即调用 shardCollection 命令）的集合，刚

ElasticSearch7.3学习(十九)---- deep paging

1、什么是deep paging 根据相关度评分倒排序，所以分页过深，协调节点会将大量数据聚合分析。 2、deep paging 性能问题 1消耗网络带宽，因为所搜过深的话，各 shard 要把数据传递给 coordinate node，这个过程是有大量数据传递的，消耗网络。 2消耗内存，各 shard 要把数据传送给 coordinate no

replication与shard分片结合使用

部署脚本 #!/bin/bash #复制集配置 IP='10.0.0.12' #主机ip NA='rs3' #复制集名称 if [ "$1" = "reset" ] then kill -2 `ps -ef|grep -v grep |grep logpath|awk '{print $2}'` sleep 2 rm -rf /mongodb/m{17,18,19,log}/

怎么实现一个分布式kv系统-2-静态分区

摘要 本节要实现的有3点 解析toml文件计算key的hash值将请求路由到对应的shard 编程实现 1. 定义&解析toml规则文件 定义sharding.toml文件 [[shards]] name = "Moscow" id = 0 [[shards]] name = "Minsk" id = 1 [[shards]] name = "Kiev" id = 2 导入解析toml的包 添加c

分布式数据层中间件详解：如何实现分库分表+动态数据源+读写分离

分布式数据层中间件 1.简介 分布式数据访问层中间件，旨在为供一个通用数据访问层服务，支持MySQL动态数据源、读写分离、分布式唯一主键生成器、分库分表、动态化配置等功能，并且支持从客户端角度对数据源的各方面（比如连接池、SQL等）进行监控，后续考虑支持NoSQL、Cache等多种数据源。 2.

mongoDB面试题

1、你说的NoSQL数据库是什么意思？NoSQL与RDBMS直接有什么区别？为什么要使用和不使用NoSQL数据库？说一说NoSQL数据库的几个优点？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL=NotOnlySQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在

[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4)

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 目录[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4)0x00 摘要0x01 背景知识1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别1.2 多精度和混合精度计算的区别1.3 混合精度1.4 训练过程0x02 PyTorch2.1 英伟达算力2.2 Torch.cuda.amp2.2.1

elasticsearch（四） index 跨集群迁移

项目一：elasticsearch 迁移方案 elasticsearch 索引迁移 查看参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/docs-reindex.html 添加需要迁移的es集群白名单到 目的 es配置文件elasticsearch.yml reindex.remote.whitelist: "otherhost:9200, another

SolrCloud之分布式索引及与Zookeeper的集成(转载)

原文链接：https://blog.csdn.net/ebay/article/details/46549481 一、概述 Lucene是一个Java语言编写的利用倒排原理实现的文本检索类库，Solr是以Lucene为基础实现的文本检索应用服务，SolrCloud是Solr4.0版本开发出的具有开创意义的基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案，主要思想是使

使用 MongoDB 存储日志数据

本文来自于【阿里云官方镜像站：阿里巴巴开源镜像站-OPSX镜像站-阿里云开发者社区 】 一、模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下，包含访问来源、用户、访问的资源地址、访问结果、用户使用的系统及浏览器类型等。 1. 127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "G

es 的分布式架构原理

在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。 而现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其

【架构师面试-搜索-3】-ElasticSearch集群启动过程

理解原理对于解决或避免集群维护过程中可能遇到的脑裂、无主、恢复慢、丢数据等问题很有帮助。 1 集群启动主要流程  1. Elect-master 选出临时Master【参选人数过半】 确定Master【得票过半】 检测集群节点数【离开节点】 2. Gateway Master 索取MetaState 选举元信息，发布元

第五部分 架构篇 第二十一章 MongoDB Sharding 架构（实践）

这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据分别存储在sharding的各个节点上，使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。 MongoDB的数据分块成为chunk，每个chunk都是Collection中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是200MB，超出则生成新的数据块。 要构建

【架构师面试-搜索-2】-ElasticSearch集群shard与replicas机制

1 为什么分片 在分布式系统中，单机无法存储规模巨大的数据，要依靠大规模集群处理和存储这些数据，一般通过增加机器数量来提高系统水平扩展能力。因此，需要将数据分成若干小块分配到各个机器上。然后通过某种路由策略找到某个数据块所在的位置。 2 为什么做副本 Redis主从复制，MySQL

从双11看实时数仓Hologres高可用设计与实践

2021年阿里巴巴双11完美落下为帷幕，对消费者来说是一场购物盛宴，对背后的业务支撑技术人来说，更是一场年度大考。在这场大考中，一站式实时数仓Hologres以每秒11.2亿条的高速写入，和每秒1.1亿次的查询峰值（包含点查和OLAP查询），交出了满意的答卷，稳定高效地支撑了阿里巴巴双11核心应用

mongDB进阶

Mongo进阶 聚合 聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，并且可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。 文档进入多阶段管道，将文档转换为聚合结果 聚合管道 例子： 第一阶段：过滤，$match 第二阶段：分组，$group db.collectionName.aggregate([ { $match: { status: "A" } }, { $group:

Sharding （分片模式）

Sharding （分片模式） 副本集可以解决主节点发生故障导致数据丢失或不可用的问题，但遇到需要存储海量数据的情况时，副本集机制就束手无策了。副本集中的一台机器可能不足以存储数据，或者说集群不足以提供可接受的读写吞吐量。这就需要用到 MongoDB 的分片（Sharding）技术，这也是 MongoDB 的

Elastic Search相关

es 怎么解决查询慢的问题？ 1、只存关键数据，其他数据存入hbase,查询的时候根据id 查询一批数据，然后根据id的范围去hbase中查询，效率会相当高。 2、因为es有一个file system cache ,第一次查询数据时，其实是去磁盘读，然后刷进缓存的，所以缓存要存热点数据，内存容量有限，，我们可以先预热一

es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么啊？

es写数据过程 客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node(协调节点) coordinting node,对document进行路由，将请求转发给对应的node(有primary shard) 实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node coordinating node，如果发现primary nod

24document查询内部原理图解

查询一个document请求时： 1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node 2、coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡 比如说coordinate node接收

阿里云Elasticsearch智能运维系统实践

摘要： 随着业务的增长与发展，不同的Elasticsearch集群承担着多厚多样的功能需求。尤其是当集群规模增长、业务庞大时，需要耗费大量的精力运维集群。阿里云Elasticsearch研发了一套智能运维系统，可通多专家经验与数据驱动两个重要抓手帮助用户运维集群、提升业务的稳定性。本篇文章将