Elasticsearch7.X ILM索引生命周期管理（冷热分离）

最新推荐文章于 2024-04-15 21:55:22 发布
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Elasticsearch冷热分离与索引生命周期管理
Cloud Tech的博客
09-14 2082
本文介绍在Elasticsearch集群上，通过生命周期管理ILM（Index Lifecycle Management）功能，实现冷热数据分离的实践流程。通过本实践，您既可以实现在保证集群读写性能的基础上，自动维护集群上的冷热数据，又能通过优化集群架构，降低企业生产成本。 背景信息 当今大数据时代，数据时刻在更新变化。尤其是随着时间的积累，存储在Elasticsearch中的数据会越来越多，当数据达到一定量时，必然会造成服务的内存、CPU、IO等指标上涨，影响Elasticsearch的全文检索能力。为此
Elasticsearch的索引生命周期管理
喝醉酒的小白
01-27 2059
通过以上方法，可以有效监控和调整Elasticsearch ILM策略的性能，确保数据生命周期管理的高效性和稳定性。
Elasticsearch7.×集群搭建，生命周期策略ilm_policy、索引模板template管理（二）
WoAiShuiGeGe的博客
08-10 1410
网上较多的是6.×版本及以下集群的搭建，亲测7.6版本搭建环境如下： 设备：三台服务器192.168.11.21、192.168.11.22、192.168.11.23均安装好ES7.6版本环境，其中192.168.11.23安装kibana 思路：因为我只有三台服务器，并且还想演示生命周期，所以配置两台hot节点，一台warm节点，cold节点暂时不要了 首先配置Elasticsearch.yml文件，只展示必要配置信息，想了解更多配置详见：ES7.×集群搭建，Elasticsearch.yml配置
elasticsearch 索引_使用 ILM 管理 ElasticSearch 索引
weixin_39693437的博客
11-30 618
elasticsearch: 7.4.2ElasticSearch在 6.7 版本推出的索引生命周期管理(index lifecycle management，简称ILM)，生命周期把索引分为四个阶段，Hot，Warm，Cold，和 Delete。这也是 Elastic 目前官方比较推荐的索引管理方法。hot索引可写入，也可查询，也就是我们通常说的热数据。warm索引通常不会被写入，但仍...
Elasticsearch ILM(索引生命周期管理)
vkingnew 的技术博客
05-31 5828
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/index-lifecycle-management.html 索引生命周期管理：
elasticsearch 生命周期 冷热数据分离
jing_flower的博客
10-25 1205
官方文档地址： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/index-lifecycle-management.html 需求： 1.5天后，将旧索引移至暖机阶段，将其标记为只读，然后将其缩小为单个碎片。 2.30天后，将索引移至冷态，然后将其移至较便宜的硬件上。 3.达到所需的90天保留期后，删除索引。 实施 1.为所...
ElasticSearch 7.X系列之： 检索性能优化实战指南
g5703129的博客
05-17 1629
1、当我们在说 Elasticsearch 检索性能优化的时候，实际在说什么？！ 检索响应慢！ 并发检索用户多时，响应时间不达标 卡死了！ 怎么还没有出结果？ 怎么这么慢？ 为啥竞品产品的很快就返回结果了？ 宕机了 等等...... 这些都与可能检索有关，确切的说和检索性能有关。 检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。 2、内存要给到位 Elasticsearch 严重依赖文件系统缓存来加快搜索
es 深入了解和索引生命周期管理
会跳的蚂蚁
04-15 1569
解释：translog的作用：在执行commit之前，所有的而数据都是停留在buffer或OS cache之中，无论buffer或OS cache都是内存，一旦这台机器死了，内存的数据就会丢失，所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志问价之中，一旦机器出现宕机，再次重启的时候，es会主动的读取translog之中的日志文件的数据，恢复到内存buffer和OS cache之中。：索引(简单理解就是一个数据库)，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。
ElasticSearch7的特性
qianshanding0708的博客
11-11 3258
看了下公司内部用的ElasticSearch集群是 5.1.x 的版本，想升级到新版本，众所周知es这尿性更新速度很快，且有些大版本不向前兼容。这主要是因为lucene，...
ElasticSearch7索引管理--状态管理（基于kibana）
AnY11的专栏
05-06 930
清除缓存 索引刷新 刷新接口可以明确的刷新一个或多个索引，使之前最后一次刷新之后的所有操作被执行。（接近）实时能力取决于使用的搜索引擎。例如，内部的一个请求刷新被调用，但是默认刷新是一个周期性的安排。 冲选 合并索引 ...
关于 Kibana 、Elasticsearch 奇怪的知识点，一般人可能永远遇不到
weixin_47284169的博客
06-27 2947
最近在公司折腾 Kibana 的时候遇到了个还挺有意思的问题，估计正常情况下几乎没人遇到。先简单说说 Kibana 和 Elasticsearch ，Elasticsearch 是个分布式、RESTful 风格、非常强大的搜索引擎，被广泛地使用于各个IT公司。与 Logstash 及 Kibana 开源项目组合在一起，形成了 ELK 软件栈。Elasticsearch 常年霸占 DB-Engines 搜索引擎排名的榜首，且与第二名有不小的差距。Elasticsearch 在各大厂商有广泛的应用，一般有拿来做
kibana创建索引_ELK 索引生命周期管理
weixin_39863616的博客
11-28 5045
前言之前搭建的 ELK 集群经过几天的日志收集，索引数逐渐增多，服务器的各项内存、cpu、IO 指标开始上涨起来，要解决这个问题，在权衡性能与用户使用，应该做好索引的生命周期管理。kibana 索引配置1. 管理索引点击设置 --- Elasticsearch 的 Index management 可以查看 elk 生成的所有索引配置 kibana 的索引匹配配置索引生命周期点击设置 --- El...
重磅 | Elasticsearch7.X学习路线图
热门推荐
铭毅天下Elasticsearch
04-30 1万+
1、为什么要梳理学习路线图？ 在关注Elastic 中文社区、QQ群、星球群的过程中，多多少少都会有一些基础问题冒出。而这些问题不复杂，多半都在官方文档中都有提及，稍稍复杂的在官方英文社区、中文社区都有过类似问题的讨论。 基本上通过Google、bing都能直接或间接搜索到答案。 那么问题是：为什么好多初学的朋友，找不到答案呢。 观察和思考了很久。我认为最主要的问题在于，没有建立基础知识全貌的认知...
elasticsearch7.x 索引管理
一人一屋淋雨声
08-10 551
索引名规范 索引只是是小写字母 索引不能包含大写字母 重复创建索引 索引配置 创建索引时，可以制定相关设置，比如设置索引的分片数number_of_shards和副本数number_of_replicas 查看索引 查看索引列表 判定索引是否存在 更新副本数 删除索引 关闭索引 查看索引 重新打开twitter 指定type的mapping 创新索引时，允许提供一个ty...
ElasticSearch7索引管理（基于kibana）
AnY11的专栏
05-05 1861
创建索引 普通创建 请求： PUT secisland?pretty {} 返回值： { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "secisland" } 创建并设置分片数量 请求： PUT secisland4 { "settings": { "index":{ ...
【Elasticsearch】Elasticsearch7.X学习路线图
OliverCaro的博客
10-29 648
针对Elasticsearch7.x相关学习的梳理，版本5.X、6.X同样适用。 遇到问题怎么解决？ 第一：从大而全的英文官方文档找答案，而不是从零散的翻译文章中找。 因为：不少朋友抱怨过被一些片面的信息带跑偏，而蓦然回首，答案官方早已明确指出。 前提：对官方文档的章节有全局和细节的深入了解。 第二：多动手验证，而不是我以为怎么样。 你以为的不一定是对的，“Talk is cheap....
Elasticsearch7.3文档管理
huanqingdong的专栏
10-05 612
知识点 读完本文将学会以下技能 **** 索引查看 设置索引副本数 设置索引读写权限 索引打开与关闭 索引删除 索引复制
es冷热分离详解
最新发布
03-27
<think>好的，我现在需要详细解释Elasticsearch的冷热分离架构。首先，冷热分离是什么？它主要是为了优化数据存储成本和提高性能，通过将不同阶段的数据存储在不同类型的硬件上。比如，热节点存放最新、频繁访问的数据，使用高性能的SSD；温节点或冷节点存放较少访问的数据，使用大容量、低成本的HDD。 接下来要了解冷热分离的实现方式。用户可能需要知道如何配置节点角色，设置索引的生命周期策略（ILM），以及数据如何自动迁移。需要提到Elasticsearch的节点属性配置，比如给节点打标签，然后在索引策略中指定分配策略。 然后要考虑使用场景。比如日志分析系统，最新的日志需要快速查询，旧日志偶尔需要查询，这时候冷热分离就很合适。另外，可能涉及到的ILM阶段：hot, warm, cold, delete。需要详细说明每个阶段的作用和配置方法。 用户还可能关心具体操作步骤，比如如何标记节点为热或冷节点，如何创建生命周期策略，如何应用到索引上。需要给出具体的配置示例，比如elasticsearch.yml中的节点配置，以及使用Kibana或API创建策略的方法。 另外，需要注意冷热分离的优缺点。优点包括成本优化、性能提升；缺点可能涉及配置复杂，需要合理规划数据生命周期，迁移过程中的性能影响等。可能还需要提到分片分配策略，比如使用shard allocation awareness来确保数据正确分布在不同的节点上。 还要考虑版本兼容性，不同版本的Elasticsearch对冷热分离的支持可能不同，比如ILM是在6.6版本之后引入的，可能需要确认用户使用的版本是否支持。 最后，常见问题解答，比如如何处理节点故障，如何监控数据迁移状态，如何调整策略等。可能还需要给出一些最佳实践，比如如何根据数据访问模式调整每个阶段的时间长度，如何选择合适的硬件配置等。 总结下来，回答的结构应该是先介绍概念，再讲实现方法，接着是配置步骤，然后优缺点和使用场景，最后常见问题和注意事项。需要确保语言清晰，步骤具体，示例明确，帮助用户全面理解冷热分离的各个方面。</think>### **1. 直接答案** **Elasticsearch 冷热分离（Hot-Warm-Cold Architecture）是一种通过硬件分层优化存储成本与查询性能的架构模式**： - **热节点（Hot）**：存储**最新、高频访问**数据，使用高性能硬件（如 SSD）。 - **温节点（Warm）**：存储**近期、中低频访问**数据，使用普通硬盘（HDD）。 - **冷节点（Cold）**：存储**历史、极少访问**数据，使用高容量低成本存储（如归档 HDD 或云存储）。 - **删除阶段（Delete）**：按策略自动清理过期数据。 --- ### **2. 核心原理与价值** | 层级 | 数据特点 | 硬件配置 | 核心目标 | |-------|------------------------|----------------|---------------------------| | Hot | 写入和查询频繁 | SSD、高 CPU | 保障实时性能 | | Warm | 查询较少，偶尔更新 | HDD、中等 CPU | 平衡性能与成本 | | Cold | 只读，几乎不查询 | 大容量 HDD | 最小化存储成本 | **核心价值**： - **降低成本**：冷数据使用廉价存储，热数据集中资源保障性能。 - **延长硬件生命周期**：旧服务器可作为温/冷节点复用。 - **自动化管理**：通过 ILM（Index Lifecycle Management）自动迁移数据。 --- ### **3. 配置冷热分离的步骤** #### **(1) 标记节点角色** 在 `elasticsearch.yml` 中为节点打标签，例如： ```yaml # 热节点配置 node.roles: [data_hot, data] node.attr.data_type: hot # 温节点配置 node.roles: [data_warm, data] node.attr.data_type: warm # 冷节点配置 node.roles: [data_cold, data] node.attr.data_type: cold ``` #### **(2) 配置 ILM 策略** 通过 Kibana 或 API 定义生命周期策略，例如： ```json PUT _ilm/policy/hot_warm_cold_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": { "rollover": { "max_size": "50GB", "max_age": "30d" }, "set_priority": { "priority": 100 } } }, "warm": { "min_age": "30d", "actions": { "forcemerge": { "max_num_segments": 1 }, // 合并段提升查询性能 "allocate": { "require": { "data_type": "warm" } // 迁移到温节点 }, "set_priority": { "priority": 50 } } }, "cold": { "min_age": "90d", "actions": { "allocate": { "require": { "data_type": "cold" } // 迁移到冷节点 }, "freeze": {} // 冻结索引（只读） } }, "delete": { "min_age": "365d", "actions": { "delete": {} } } } } } ``` #### **(3) 创建索引模板关联 ILM** ```json PUT _index_template/logs_template { "index_patterns": ["logs-*"], "template": { "settings": { "index.lifecycle.name": "hot_warm_cold_policy", "index.routing.allocation.require.data_type": "hot" // 初始分配到热节点 } } } ``` --- ### **4. 关键优化技巧** #### **(1) 数据迁移控制** - **手动迁移（API）**： ```json POST /logs-2023.10.01/_settings { "index.routing.allocation.require.data_type": "warm" } ``` - **自动迁移（ILM）**：通过 `min_age` 触发阶段切换（从 hot → warm → cold）。 #### **(2) 性能优化** - **热节点**：保留更多内存和 CPU，关闭 `_source`（需权衡写入性能）。 - **温节点**：执行 `forcemerge` 减少段数量，降低查询延迟。 - **冷节点**：启用索引冻结（`freeze`），减少内存占用。 #### **(3) 监控与告警** - 通过 Kibana Stack Monitoring 观察各节点负载。 - 设置 ILM 阶段执行失败告警（如快照失败、迁移超时）。 --- ### **5. 常见问题解答** #### **(1) 如何验证数据已迁移到冷节点？** ```json GET /logs-2023.10.01/_settings?include_defaults=true // 检查 "routing.allocation.require.data_type" 是否为 "cold" ``` #### **(2) 冷节点故障会影响查询吗？** - **冻结索引需先解冻**： ```json POST /logs-2023.10.01/_unfreeze // 解冻后数据可查询，但耗时较长 ``` - **建议**：冷节点数据应视为归档，非必要不查询。 #### **(3) 能否跳过温节点，直接从热节点到冷节点？** - **可以**：在 ILM 策略中删除 `warm` 阶段，调整 `min_age` 直接进入 `cold` 阶段。 --- ### **6. 总结** - **适用场景**：日志分析、时序数据（如监控指标）、电商订单历史等**时间序列数据**。 - **核心收益**：硬件成本降低 30%~70%，同时保障热数据性能。 - **注意事项**： - 提前规划硬件资源与数据生命周期。 - 测试 ILM 策略的时效性（避免阶段切换延迟）。 - 冷节点数据建议配合快照（Snapshot）实现多重备份。
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