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ElasticSearch索引跨集群遷移

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ElasticSearch索引跨集群遷移

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單索引跨集群遷移：_reindex方式

_reindex方式可將索引數(shù)據(jù)直接從源ES集群導(dǎo)入到新ES集群。
1. 集群環(huán)境
源ES集群地址：xxx.x.xxx.65:9201
新ES集群地址：xxx.x.xxx.214:9201
2. 遷移目標(biāo)
將索引shsnc-crm_tpt_tj_dtfjzl_data遷移至新ES集群，索引中包含10個文檔。
3. 新ES集群添加白名單并重啟
1）在新ES集群添加白名單允許源集群reindex
2）添加白名單后重啟新ES集群
jps|grep -i elasticsearch|awk {print $1}|xargs kill –-停止新ES集群各節(jié)點
./elasticsearch -d --啟動新ES集群各節(jié)點
4. 創(chuàng)建索引并設(shè)置mapping
1）從源ES集群中導(dǎo)出索引模板template_ shsnc-crm_tpt_tj _dtfjzl_data
curl -u xxx.x.xxx.65:9201/_template/template_ shsnc-crm_tpt_tj* >> template.txt
2）在新ES集群中導(dǎo)入索引模板template_ shsnc-crm_tpt_tj _dtfjzl_data
curl -H "Content-Type: application/json"
-XPUT http://xxx.x.XXX.214:9201/_template/template_shsnc-
crm_tpt_tj_dtfjzl_data -d{"order": 0, "index_patterns": 
["shsnc-crm_tpt_tj_dtfjzl_data"], "settings": {"index": 
{"number_of_shards": "1", "number_of_replicas": "0"}}, 
"mappings": {"_doc":{"dynamic": false, "properties": 
{"appname": {"ignore_above": 10000, "type": "keyword"}, 
"createTime": {"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS", "type": "date"}, "raw_message": {"analyzer": "ik_smart", "type": 
"text"}, "startLine": {"ignore_above": 10000, "type": 
"keyword"}, "op_time": {"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "type": "date"}, "COUNT": {"ignore_above": 10000, "type": 
"keyword"}, "cmdb_id": {"ignore_above": 10000, "type": 
"keyword"}, "agentip": {"ignore_above": 10000, "type": 
"keyword"}}}}, "aliases": {}}



5. 從源ES集群中reindex數(shù)據(jù)到新ES集群
注：為確保數(shù)據(jù)的完整性源ES集群需停止數(shù)據(jù)寫入。
1）在新ES集群上運行如下命令
curl -H Content-Type: application/json
-XPOST "http://xxx.x.xxx.214:9201/_reindex?pretty" -d {
"source": {
"remote": {"host": "http://xxx.x.xxx.65:9201"},
"username": "xxxxxx", --username、password若有則指定，若無則去掉此項
"password": "xxxxxx",
"index": "shsnc-crm_tpt_tj_dtfjzl_data",
"type": "_doc"},
"dest": {"index": "shsnc-crm_tpt_tj_dtfjzl_data"}}
2）執(zhí)行以上命令后，索引shsnc-crm_tpt_tj_dtfjzl_data的10個文檔數(shù)據(jù)成功導(dǎo)入到新ES集群

全部索引跨集群遷移：_snapshot方式

_snapshot是Elasticsearch提供的用于對數(shù)據(jù)進行備份和恢復(fù)的接口，即從源ES集群創(chuàng)建數(shù)據(jù)快照，再將快照復(fù)制到目標(biāo)集群進行恢復(fù)。
1. 集群環(huán)境
源ES集群地址：xxx.x.xxx.65:9201
新ES集群地址：xxx.x.xxx.20:9201
2. 遷移目標(biāo)
將源ES集群全部索引遷移至新ES集群，主要是紅色框中的4個索引。
3. 在源集群中創(chuàng)建repository和snapshot
1）快照文件存放repositor倉庫中，一個repositor倉庫可以存放多個快照文件，repository支持多種類型，此處以fs類型來創(chuàng)建repository倉庫，即將快照文件存放在文件系統(tǒng)中。
如下，在源ES集群的Elasticsearch.yml配置文件中設(shè)置repository路徑，提前創(chuàng)建“/home/elk/es-repo-test”目錄，添加配置后需要重啟源ES集群。
2）創(chuàng)建repository
curl -H Content-Type: application/json
-XPUT http://xxx.x.xxx.65:9201/_snapshot/my_backup -d {
"type": "fs",
"settings": {
"location": "/home/elk/es-repo-test",
"compress": true,
"max_snapshot_bytes_per_sec":"20mb",
"max_restore_bytes_per_sec":"20mb"}}

注：

  • max_snapshot_bytes_per_se：快照數(shù)據(jù)進入倉庫時，限流每秒20mb；
  • max_restore_bytes_per_sec：從倉庫恢復(fù)數(shù)據(jù)時，限流每秒20mb。
3）創(chuàng)建snapshot，快照名稱需小寫，否則報錯(version:6.4.0)
Curl -H Content-Type: application/json -XPUT
http://xxx.x.xxx.65:9201/_snapshot/my_backup/es-snapshot-1?wait_for_completion=true
進入快照存放的目錄，查看快照文件：
4. 在新集群中創(chuàng)建repository，并復(fù)制源集群中的snapshot文件
1）在新集群的elasticsearch.yml配置文件中設(shè)置repository路徑，提前創(chuàng)建“/home/elk/es-repo-test”目錄，添加配置后需要重啟新ES集群
2）在新集群中創(chuàng)建repostory
curl -H Content-Type: application/json
-XPUT http://xxx.x.xxx.20:9201/_snapshot/my_backup -d {
"type": "fs",
"settings": {
"location": "/home/elk/es-repo-test",
"compress": true,
"max_snapshot_bytes_per_sec":"20mb",
"max_restore_bytes_per_sec":"20mb"}}
3）復(fù)制源集群中的snapshot文件到新集群
4. 在新集群中通過快照文件恢復(fù)索引
1）從源集群導(dǎo)入索引模板到目標(biāo)集群
2）在新集群中恢復(fù)索引
curl -XPOST http://xxx.x.xxx.20:9201/_snapshot/my_backup/es-snapshot-1/_restore
3）新集群中查看索引恢復(fù)的狀態(tài)
附：提升數(shù)據(jù)同步的技巧
1）默認(rèn)情況下reindex使用1000進行批量操作，可在source中修改size以提升批量寫入。
2）針對數(shù)據(jù)量比較大的索引，可以在遷移前將目標(biāo)索引的副本數(shù)設(shè)置為0，刷新時間為-1(-1為不刷新)，可加快數(shù)據(jù)同步速度，數(shù)據(jù)遷移完成后再改回。
3）reindex支持使用sliced scroll功能以提升數(shù)據(jù)寫入的效率，sliced scroll以并行化來重建索引，每個scroll 請求可以分解成多個slice請求，各個slice對立并行運行，寫入效率要快很多倍
Slices可手動設(shè)置(slices=3)，也可自動設(shè)置(slices=auto)。設(shè)置為auto時，對于單索引，slices等于分片數(shù)；針對多索引，slices等于分片的最小值。Slices等于分片數(shù)時，查詢性能最高效；slices大于分片數(shù)時，不僅不會提升效率，反而會增加額外的開銷。


本文作者：方 威(上海新炬中北團隊）

本文來源：“IT那活兒”公眾號

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