我们从上面可以看出来:一个 cluster 由一个或多个 nodes 组成。在每个 node 里,它包含一个或更多的 shards。这些 shards 可以是 primary shard(主分片),也可以是replica shard(副本分片)。每个 shard 里含有一个 index 的全部或部分数据。一个 index 由一个或多个 shard 组成。每个 index
AI代码解释 PUT/blogs{"settings":{"number_of_shards":3,"number_of_replicas":1}}{"cluster_name":"elasticsearch","status":"yellow",//状态"timed_out":false,"number_of_nodes":1,"number_of_data_nodes":1,"active_primary_shards":3,"active_shards":3,"relocating_shards":0,"initializing_sha...
集群首次启动的时候,cluster.initial_master_nodes 必须设置为执行集群引导。 在集群初始化阶段,cluster.initial_master_nodes 应该包含候选主节点的名称,并在集群中每个候选主节点上进行定义。 本质区别: cluster.initial_master_nodes:仅在集群首次启动会使用。 discovery.seed_hosts:每次启动都需要。 2.7 Discovery 过程...
Nodes Stats(节点统计信息)(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.8/cluster-nodes-stats.html)和Nodes Info APIs(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.8/cluster-nodes-info.html)都可以报告来自被筛选节点的结果,而不是所有节点的结果。
Remote-eligible node具有remote_cluster_client角色的节点,使其有资格充当远程客户端。 机器学习节点 具有ml角色的节点。如果要使用机器学习功能,集群中必须至少有一个机器学习节点。有关详细信息,请参阅Elastic Stack中的机器学习设置和机器学习。Transform node具有transform角色的节点。如果要使用转换功能,集群中必须至少...
在新版7.X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。 常用做法(中大规模集群): Master 和 dataNode 角色分开,配置奇数个master ...
Primary Shards not balanced）这张图可以展示出ES各组件之间的关系，整张表是一个Cluster，横行是Nodes...
gateway.expected_nodes:2 设置这个集群中节点的数量,默认为2,一旦这N个节点启动,就会立即进行数据恢复。 cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries:4 初始化数据恢复时,并发恢复线程的个数,默认为4。 cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries:2 ...
集群(cluster):一组节点组织在一起称为一个集群,它们共同持 有整个的数据,并一起提供索引和搜索功能。 分片(shards):ES可以把完整的索引分成多个分片,分别存储在 不同的节点上。 副本(replicas):ES可以为每个分片创建副本,提高查询效率, 保证在分片数据丢失后的恢复。
注:迁移节点数据最直接的方法就是官方提供的exclude操作,这个操作是集群级的,可以直接通过"_cluster/settings"进行修改,执行操作后,集群会将匹配到的节点的分片reroute(同步)到其他节点上。通过exclude分为以下三种操作: exclude._name:将匹配的node名称对应的节点数据迁移,多个node名称逗号分割。