elasticsearch实现冷热数据分离

最新推荐文章于 2025-09-16 07:02:49 发布
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本文详述了Elasticsearch热温冷架构的配置与实践，包括节点配置、索引模板、数据迁移策略及优化建议，适用于大规模日志处理与搜索场景。
最低0.47元/天 解锁文章
Elasticsearch集群冷热分离-实际操作
很多时候，你缺少的不是知识而是热情
10-26 6790
这次冷热分离将4个节点，分别2个为一组，分别叫做 cold & hot，hot 组两个节点，cold 组两个节点节点级别配置在 hot 组的两个节点的 elasticsearch.yml 配置文件 Node 配置段中增加node.tag: hot在 cold 组的两个节点的 elasticsearch.yml 配置文件 Node 配置段中增加node.tag: cold索引级别配置为了让新建的的索引
如何设计ES的冷热数据分离架构？Elasticsearch 集群如何实现高可用？如何避免脑裂问题？如果出现脑裂如何恢复？
weixin_45762066的博客
05-26 744
本文介绍了Elasticsearch的冷热架构设计与高可用方案。冷热架构通过SSD节点组存储近7天热数据，HDD节点组存储历史数据，配合ILM策略实现自动迁移。高可用方案采用多节点组设计，包含主节点组、数据节点组和协调节点组，通过副本策略、分片重平衡和客户端重试机制保障容灾能力。关键配置包括分片分配策略、故障检测和自动恢复机制，确保系统在节点故障时仍能稳定运行。该方案兼顾性能与成本，适用于大规模数据存储场景。
[elk]elasticsearch实现冷热数据分离
weixin_34361881的博客
07-05 916
本文以最新的elasticsearch-6.3.0.tar.gz为例,为了节约资源,本文将副本调为0, 无client角色 https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x 以前es2.x版本配置elasticsearch.yml 里的node.tag: hot这个配置不生效了 被改成了这个 node.a...
3分钟实现Elasticsearch冷热分离：基于elasticdump的索引生命周期管理实践
最新发布
gitblog_00650的博客
09-16 911
你是否还在为Elasticsearch集群存储成本飙升而烦恼？随着业务增长，索引数据量呈指数级膨胀，热数据与冷数据混杂存储导致资源浪费严重。本文将带你使用elasticdump实现自动化索引生命周期管理（ILM/ISM），通过冷热数据分层存储将存储成本降低60%，同时提升查询性能30%。 读完本文你将掌握： - 索引生命周期管理核心概念与工作原理 - 使用elasticdump迁移与配置ILM/...
Elasticsearch数据冷热分离
qq_47741012的博客
11-27 1704
在 Elasticsearch 的每个节点的配置文件（ILM 可以自动管理数据的生命周期，包括将索引从热节点迁移到温节点、冷节点，或最终删除。
Elasticsearch5.5冷热数据读写分离
划水的银开的博客
11-29 1649
本文转载于：https://elasticsearch.cn/article/6127，请支持原文作者 Elasticsearch5.5冷热数据读写分离 前言 冷数据索引：查询频率低，基本无写入，一般为当天或最近2天以前的数据索引 热数据索引：查询频率高，写入压力大，一般为当天数据索引 当前系统日志每日写入量约为6T左右，日志数据供全线业务系统查询使用。 查询问题： 高峰时段写入及查询频率都较...
Elasticsearch 冷热数据分离
qq_25241721的博客
06-09 1273
Elasticsearch 冷热数据分离
elasticsearch平台扩容与配置冷热数据分离存储的技术方案概览
watermelonbig的专栏
12-20 4881
项目背景 公司基于elasticsearch实现了很多的业务统计分析与展示服务，而且随着业务的发展，数据量的持续增涨，es的查询效率方面遇到了很多的问题。由于在早期建设该技术平台时，未过多考虑性能加速方面的设计，故均是配置使用的普通大容量、低速磁盘。 现在，为满足业务使用需求，我们需要对es平台继续进行扩容，加入更多的SSD配置的服务器，服务于频繁查询使用的近期数据使用需求。 为达到这一设计目的，我们调研了大量的中英文技术资料，很多资料都是片段性的，难以提供一个全局性方案的指导。所以，现将我们整理、优化并实
Elasticsearch冷热分离原理和实践
Michelle's step
12-13 1095
性能与容量之间的矛盾由来已久，计算机的多级存储体系就是其中一个经典的例子，同样的问题在Elasticsearch中也存在。为了保证Elasticsearch的读写性能，官方建议磁盘使用SSD固态硬盘。然而Elasticsearch要解决的是海量数据的存储和检索问题，海量的数据就意味需要大量的存储空间，如果都使用SSD固态硬盘成本将成为一个很大的问题，这也是制约许多企业和个人使用Elasticsea...
数据冷热分离，Hbase，Elasticsearch，redis，分库分表，缓存，kafka
weixin_45845680的博客
03-06 1389
数据冷热分离，Hbase，Elasticsearch，redis，分库分表，缓存，kafka
elasticsearch-冷热分离
面朝大海，春暖花开
06-09 1688
ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度，冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭，可做到资源充分利用，性能大幅提升的目标。因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中，历史数据(5天前)的存储到冷节点中，并且可以利用ES自身的特性，根据时间将热节点的数据迁移到冷节点中，这里因为我们是按天建立索引库，因此数据迁移会更加的方便。目标：设置node0和node1为热节点，node2为冷节点。
Elasticsearch 冷热分离
拉丁解牛技术专栏
11-23 1281
       为了不浪费服务器资源（每台机器上均配置有SSD和大存储,且内存配置较高），提高ES读写性能，我们尝试进行了ES集群冷热分离的配置。 测试环境        两台机器，均配置有SSD和SATA盘。每台机器上运行两个ES实例，其中一个实例配置data目录为SSD 解压安装(两台机器) mkdir -p /data/mdware cd /data/mdware tar -zxf...
elasticsearch冷热数据读写分离！
专注深耕linux、容器云原生、运维自动化等方向
08-14 763
面对elasticsearch每天存储大量数据且存储时间很长的情况下，比较突出的一个问题是：非常大量的读IO及聚合计算时，很可能会导致后端Load升高，从而阻塞新数据的写入，影响效率。庆幸的是：es提供了一套冷热数据分离的机制。即：将冷数据与热数据通过node隔离；这样，写操作集中在 N 台热数据节点上，大范围的读操作集中在 M 台冷数据节点上。提升检索(消耗cpu及磁盘io)效率的同时，避免了堵塞影响。
【elasticsearch】 生命周期 冷热数据分离
jing_flower的博客
10-25 1288
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实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构
虚无境的博客
03-30 1580
前言 本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现。 冷热分离架构介绍 冷热分离是目前ES非常火的一个架构，它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配。ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度，冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭，可做到资源充分利用，性能大幅提升的目标。因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中，历史数据(5天前)的存储到冷节点中，并且可以利用ES自身的特性，根据
基于docker 的elasticsearch冷热分离及生命周期管理
batman
05-13 1934
我们可以清晰看到，插入第6条数据会触发max_docs:5的条件，原来的索引my-index-20250709-000001会继续保留，而新写入的第6条数据滚动到了新索引my-index-20250709-000002中。目前采用冷热集群架构，其中热节点使用SSD，并具有良好的索引和搜索性能，将数据保存4天后推送到温节点中，并使用HDD进行存储。某客户的线上业务场景如下：系统每天增加6TB日志数据，高峰时段的写入和查询频率都很高，导致Elasticsearch集群压力大，经常出现查询缓慢的问题。
云上如何做冷热数据分离
weixin_34242509的博客
12-19 491
前言 随着业务的发展和持续运行，系统会产生大量的数据，数据的增长伴随而来的是对数据库的考验，在达到一定的数据量之后数据库的访问性能就会持续下降，为了系统的稳定运行，得要么提高数据库访问性能，要么把数据限定在一定的量上。前者会导致IT系统的不断投入，投入产出比不高，且早晚会达到系统的瓶颈，后者需要抛弃旧的数据，从历史数据的完整性上来说也是我们不愿意看到的。...
es冷热数据分离
叱咤少帅的博客
02-25 5387
es冷热数据分离
es冷热数据分离架构详解
03-27
以下是Elasticsearch（ES）冷热数据分离架构的详细解析，分步骤说明其设计原理和实现方式： --- ### 一、**冷热架构的核心目标** - **优化成本**：高频访问的“热数据”使用高性能存储（如SSD），低频访问的“冷...
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