elasticsearch health yellow

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官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_cluster_health.html

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时间： 2024-10-15 06:46:48

elasticsearch health yellow的相关文章

Elasticsearch cluster health: yellow unassigned shards

查看ES各个分片的状态 $ curl -XGET http://127.0.0.1:9200/_cluster/health?pretty { "cluster_name" : "elasticsearch_brew", "status" : "yellow", "timed_out" : false, "number_of_nodes" : 1, "number_of_dat

分布式搜索引擎Elasticsearch性能优化与配置

1.内存优化在bin/elasticsearch.in.sh中进行配置修改配置项为尽量大的内存: ES_MIN_MEM=8g ES_MAX_MEM=8g 两者最好改成一样的,否则容易引发长时间GC(stop-the-world) elasticsearch默认使用的GC是CMS GC,如果你的内存大小超过6G,CMS是不给力的,容易出现stop-the-world,建议使用G1 GC JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseParNewGC” JAVA_OPTS=”$JA

[Elasticsearch] 集群的工作原理 - 第一部分

本文翻译自Elasticsearch官方指南的life inside a cluster一章. ES就是为高可用和可扩展而生的. 扩展能够通过购置性能更强的server(垂直扩展或者向上扩展,Vertical Scale/Scaling Up),亦或是通过购置很多其它的server(水平扩展或者向外扩展,Horizontal Scale/Scaling Out)来完毕. 虽然ES可以利用更强劲的硬件.垂直扩展毕竟还是有它的极限.真正的可扩展性来自于水平扩展 - 通过向集群中加入很多其它的节点来分

分布式ElasticSearch简单介绍

这里我们解释一些通用的术语,比如集群(cluster).节点(node)和分片(shard).Elasticsearch的扩展机制,以及它怎样处理硬件故障.在此将探索怎样创建你的集群(cluster).节点(node)和分片(shards),使其依照你的需求进行扩展.并保证在硬件故障时数据依然安全. 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例,而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成,它们具有同样的cluster.name.它们协同工作,分享数据和负载. 当增加新的节点或

ElasticSearch之二——集群

ElasticSearch 集群首先看下ElasticSearch(ES)的架构: 术语解释: cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个master节点,master通过选举自动产生: shards:代表索引分片,ES可以把一个完整的索引分成多个分片,并将它们分布到不同的节点上,从而构成分布式索引: replicas:代表索引副本,副本可以保证系统的高可用性,当某个节点的某个分片损坏时可以从副本中恢复,此外,多个分片副本还可以起到负载均衡的作用: recovery:代表数据恢

聊一聊Elasticsearch的健康状态

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博:http://weibo.com/234654758 Github:https://github.com/thinkgamer 前言其实一直以来都没有太关注elsticsearch的健康状态,只是单纯的部署完成,然后es能正常工作就OK了,然而事实却并非如此,elasticsearch得索引状态和集群状态得不同传达着不同得意思,下面我们就来看看集群状态 Rest API: root@c2dbf1f9da5

elasticsearch集群介绍及优化【转】

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

ElasticSearch入门系列（四）分布式初探

序言:ElasticSearch致力于隐藏分布式系统的复杂性,以下的操作都是在底层自动完成的: 将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards),他们可以存在于一个或多个节点中将分片均匀的分配到各个节点,对索引的搜索做负载均衡冗余每一个分片,防止硬件故障造成的数据丢失将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点无论是增加节点,还是移除节点,分片都可以做到无缝的扩展和迁移一.集群内部工作方式 Elasticsearch用于构建高可用结可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务

Elasticsearch通关

Elasticsearch是一个高度可扩展的.开源的.基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎.它允许您快速,近实时地存储,搜索和分析大量数据,并支持多租户. Elasticsearch也使用Java开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性,从而让全文搜索变得简单. 不过,Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被