es 容错机制

1、图解Elasticsearch容错机制：master选举，replica容错，数据恢复

（1）9 shard，3 node
（2）master node宕机，自动master选举，red
（3）replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow
（4）重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green

原文地址：https://www.cnblogs.com/siye1989/p/11559421.html

时间： 2024-10-11 07:34:31

es 容错机制的相关文章

架构师之路--搜索业务和技术介绍及容错机制

今天和搜索部门一起做了一下MQ的迁移,顺便交流一下业务和技术.发现现在90后小伙都挺不错.我是指能力和探究心.我家男孩,不招女婿. 在前面的文章中也提到,我们有媒资库(乐视视频音频本身内容)和全网作品库(外部视频音频内容),数据量级都在千万级.我们UV,PV,CV,VV都是保密的.所以作为一个合格的员工来说………………数值我也不知道.总之,这些数据作为最终数据源,要走一个跨多个部门的工作流才最终出现在用户点击搜索按钮出现的搜索框里.大体流程图如下: 这个流程图之所以没像以往一样手绘,嗯,那是因为

13.容错机制

知识点: 容错机制 一.容错机制:master选举,replica容错,数据恢复 假设有9个shard(3个primary+6个replica), 3个node, 此时如果有一个master node宕机,容错机制如下: 就会有一个primary丢失,在短时间内,status 是red,ES会自动选取另一个node成为新的master node. 新产生的master shard 会将丢失的primay shard 的某一个replica shard 提升为primary shard,此时clu

Elasticsearch 横向扩容以及容错机制

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇>,中华石杉 -------------------------------------------------------------------- 主要内容包括: 横向扩容 容错机制 ------------------------------------

Elasticseach的横向扩展、容错机制(3)

1.横向扩容过程,如何超出扩容极限,以及如何提升容错性 (1)primary&replica自动负载均衡,6个shard,3 primary,3 replica (2)每个node有更少的shard,IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多,每个shard性能更好 (3)扩容的极限,6个shard(3 primary,3 replica),最多扩容到6台机器,每个shard可以占用单台服务器的所有资源,性能最好 (4)超出扩容极限,动态修改replica数量,9个shard(3pr

ack是什么，如何使用Ack机制，如何关闭Ack机制，基本实现，STORM的消息容错机制，Ack机制

1.ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点. 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作.比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据. 因此,通过Ack机制,很容易做到保证所有数据均被处理,一条都不漏. 另外需要注意的,当spout触发fail动作时,不会自动重发失败的tuple,需要spout自己重新获取数据,手动重新再发送一次 ack机制即, spout发送的每一条消

RDD之七：Spark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息

【Spark】Spark容错机制

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息

RDD的容错机制

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3

数据流容错机制

该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可以降低为“至少执