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Elasticsearch運(yùn)維實(shí)踐

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Elasticsearch運(yùn)維實(shí)踐
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主要內(nèi)容:

Elasticseach介紹

Elasticseach使用場景

Elasticseach數(shù)據(jù)清理


一、Elasticsearch介紹


1.1  導(dǎo)語

Elasticsearch(文中簡稱ES)是分布式全文搜索引擎,產(chǎn)品提供高可用、易擴(kuò)展以及近實(shí)時的搜索能力,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲、搜索和實(shí)時分析。很多服務(wù)的可用性對ES重度依賴。以下為es的核心概念。

1.2   Elasticsearch數(shù)據(jù)寫入

Elasticsearch數(shù)據(jù)寫入過程包含同步與異步兩個過程,如下圖所示:

同步過程:是指在請求返回前做的事情,即包含在一個HTTP請求的過程中,客戶端需要等其做完才能拿到結(jié)果。簡單來看,這個過程需要完成三件事:第一,將操作記錄寫入到translog中,我們后面再來談它的作用;第二,根據(jù)數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并寫入到in-memorybuffer,注意是寫入到一個內(nèi)存buffer中,不是磁盤;第三,將數(shù)據(jù)同步到所有replicashard中。完成這些之后,就會生成相應(yīng)的結(jié)果返回給coordinate節(jié)點(diǎn)了。

異步過程:一般來說,寫磁盤很慢,且非常耗費(fèi)CPU與IO,在同步過程中,為了讓請求盡快返回,并沒有將數(shù)據(jù)直接落盤。Elasticsearch的最小數(shù)據(jù)單元是segment,而此時數(shù)據(jù)還在in-memorybuffer中,因此這部分?jǐn)?shù)據(jù)是不能被查詢請求訪問到的。只有當(dāng)發(fā)生refresh動作,才會產(chǎn)生一個新的segment,將內(nèi)存buffer中的數(shù)據(jù)寫入到里面,同時清空buffer。默認(rèn)refresh的時間間隔是1秒,可以配置,需要在實(shí)時性與性能之間進(jìn)行權(quán)衡。此時雖然已經(jīng)生成了新的segment文件,但是只是停留在filesystemcache中,并沒有真正的落到磁盤中。這些動作的目的都是為了將"寫磁盤"這件事盡可能的延后并變得低頻,但是數(shù)據(jù)一直留在內(nèi)存中始終是不安全的,很容易因?yàn)閿嚯姷仍驅(qū)е聰?shù)據(jù)丟失,因此每隔一段時間,Elasticsearch會真正做一次磁盤flush,完成數(shù)據(jù)的持久化。


二、Elasticsearch集群安裝


Master配置elasticsearch.yml

Slave配置elasticsearch.yml

通過root加入如下配置,否則會報(bào)錯


后臺啟動$ES_HOME/bin/elasticseach-d


三、Elasticsearch使用場景


3.1  Elasticsearch的應(yīng)用

國外:

(1)維基百科,類似百度百科,全文檢索,高亮,搜索推薦

(2)TheGuardian(國外新聞網(wǎng)站),用戶行為日志(點(diǎn)擊,瀏覽,收藏,評論)+社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析

(3)日志數(shù)據(jù)分析,logstash采集日志(1)維基百科,類似百度百科,全文檢索,高亮,搜索推薦

(4)TheGuardian(國外新聞網(wǎng)站),用戶行為日志(點(diǎn)擊,瀏覽,收藏,評論)+社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析

(5)StackOverflow(國外的程序異常討論論壇)

(6)GitHub(開源代碼管理)

(7)電商網(wǎng)站,檢索商品

(8)日志數(shù)據(jù)分析,logstash采集日志,ES進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析(ELK技術(shù),elasticsearch+logstash+kibana)

(9)商品價格監(jiān)控網(wǎng)站

(10)BI系統(tǒng),商業(yè)智能,BusinessIntelligence。

國內(nèi):

站內(nèi)搜索(電商,招聘,門戶,等等),IT系統(tǒng)搜索(OA,CRM,ERP,等等),數(shù)據(jù)分析。

3.2   Elasticseach全家桶

Kibana: 數(shù)據(jù)可視化,與elasticsearch交互。Elasticsearch:存儲,索引,搜索。Logstash:數(shù)據(jù)收集,過濾,轉(zhuǎn)換。Beats:比logstash更輕巧,更多樣。

基于ELK和Kafka的日志分析系統(tǒng)


四、Elasticseach數(shù)據(jù)清理


情景再現(xiàn):

某個主機(jī)es進(jìn)程掛掉,登錄主機(jī)發(fā)現(xiàn)安裝目錄(data目錄)使用率100%(當(dāng)前是已清理的截圖)。

通過es命令curlhttp://ip:端口號/_cat/indices查詢到所有索引大小

通過post索引名/_delete_by_query按條件刪除索引較大的歷史數(shù)據(jù)


END




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