28、Elasticsearch集群扩展、节点管理与升级全攻略

Elasticsearch集群扩展、节点管理与升级全攻略

1. 集群高可用性与副本分片

在维护测试索引的高可用性时,可创建更多副本分片。当节点丢失时,若所有主分片可用,数据会进行复制。例如,Node2上的test0和test3主分片数据会复制到Node3的副本中,Node3上的test1主分片数据会复制到Node2上。

当副本分片重新创建以应对节点丢失后,集群会恢复到绿色状态,所有主分片和副本分片都分配到节点。在此期间,整个集群仍可用于搜索和索引,因为实际没有数据丢失。但如果丢失多个节点或没有副本的分片,集群会处于红色状态,意味着部分数据永久丢失,此时需重新连接包含数据的节点或重新索引丢失的数据。

选择副本分片数量时,要考虑风险承受能力。一个副本意味着一个节点消失不会丢失数据,两个副本则允许两个节点丢失而不丢数据,依此类推。同时,备份索引也是个好办法。

2. 节点退役

在维护集群时,有时需要关闭包含数据的节点而不使集群进入黄色状态。若索引没有副本,直接关闭节点可能导致数据丢失。

Elasticsearch提供了节点退役的方法,通过临时更改集群设置,告知集群不向特定节点分配分片。以下是一个示例,假设Node1、Node2和Node3的IP地址分别为192.168.1.10、192.168.1.11和192.168.1.12,要在保持集群绿色状态下关闭Node1,可使用以下命令:

curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d '{
    "transient" : {
        "clus
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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