让Elasticsearch集群冷热分享、读写分离

最新推荐文章于 2025-05-26 11:31:09 发布
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让Elasticsearch集群冷热分离、读写分离
很多时候，你缺少的不是知识而是热情
01-13 2万+
根据Elasticsearch中文社区《ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景》一篇整理的。一、冷热分离 按《控制Elasticsearch分片和副本的分配》来设置，将hot,stale数据分到不同的集群上去 hot集群只保留最近一天或两天数据 写一个定时任务每天凌晨将前一天的索引标记为stalePUT /index_name/_settings { "index.routing
elasticsearch实现读写分离
weixin_30387799的博客
01-22 3257
简介 今天我们不讲三国，我们讲一讲elasticsearch(以下简称ES)读写分离，这是个好东西，全文索引的时候使用它贼得劲，对elasticsearch索引原理不太清楚的，请自行查找相关的文章 这里不做阐述，最近我在网上找了好多，可是关于elasticsearch读写分离的文章确实少之又少，因为es不想MySQL那样的数据库有主从复制的机制，使用mycat等第三方的插件 也可以实现读写分...
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？
最新发布
weixin_45762066的博客
05-26 641
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。
elasticsearch 冷热数据的读写分离
weixin_30741653的博客
08-05 484
步骤 一、冷热分离集群配置 比如三个机器共六个node的es集群。 每个机器上各挂载一个ssd 和 一个sata。每个机器需要启动两个es进程、每个进程对应不同类型的磁盘。 关键配置： node.max_local_storage_nodes: 2 #允许每个机器启动两个es进程 path.data: /home/centos/es/elasticsearch-2.1.0/d...
【ElasticSearch】 ElasticSearch serverless架构介绍（查询写入分离，计算存储分离）
weixin_45857154的博客
01-23 2073
ElasticSearch 推出了全新的serverless架构，将查询(search)和写入(indexing)分离，将计算(computing)和存储(storage)分离，极大提高了 ES 的可运维性，降低了学习成本。本文将先介绍下serverless含义，再介绍ElasticSearch serverless架构。
ElasticSearch7.x集群搭建(es7)主从读写分离搭建教程
06-16
适用人群 开发从业人员，大数据从业人员，运维从业人员，IT相关从业人员，想快速掌握技能的一切人员 课程概述 ElasticSearch7.x集群？Elasticsearch-head7.x官网都没有的插件整合？cerebro插件酷炫暗黑插件神器？一次搞定 官网版本 主从读写 中文分词 Head插件 cerebro插件
【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群
2401_84159688的博客
04-28 1283
诸如。
Elasticsearch冷热分离原理和实践
Michelle's step
12-13 1043
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...
2024年最新【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群，系列篇
2301_79098963的博客
05-05 997
诸如。
让Elasticsearch集群冷热分离、读写分离【转】
dianzhouyu2189的博客
07-04 391
转自：https://blog.youkuaiyun.com/jiao_fuyou/article/details/50511255 根据Elasticsearch中文社区《ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景》一篇整理的。 一、冷热分离 按《控制Elasticsearch分片和副本的分配》来设置，将hot,stale数据分到不同的集群上去 hot集群只保留最近一天或两天...
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 6754
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
Elasticsearch5.5冷热数据读写分离
划水的银开的博客
11-29 1587
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...
腾讯云 Elasticsearch 新篇章 - 存算分离+读写分离+查询/IO并行化, 助力日志/搜索领域降本增效
cloudbigdata的博客
10-27 682
在海量数据的背景下，数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大，写入查询慢等)，Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长，降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构，基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化等一套完整的降本增效解决方案。主要内容包括：1. 存算分离：自研低频存储架构优化，存储成本节...
视频教程-ElasticSearch7.x集群搭建(es7)主从读写分离搭建教程-ELK
weixin_33554121的博客
05-28 1009
ElasticSearch7.x集群搭建(es7)主从读写分离搭建教程 10...
腾讯云 Elasticsearch 新篇章 - 存算分离+读写分离+查询/IO并行化, 助力日志/搜索领域降本增效...
cloudbigdata的博客
10-27 567
在海量数据的背景下，数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大，写入查询慢等)，Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长，降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构，基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化等一套完整的降本增效解决方案。主要内容包括：1. 存算分离：自研低频存储架构优化，存储成本节...
ES集群读写分离
joez的专栏
08-12 5127
根据Elasticsearch中文社区《ES冷热分离(读写分离) hot, stale 场景》一篇整理并测试修改后实现 本项目按照该原理实现读写分离写的数据如果需要实时被读取，实际上不可能实现完全的读写分离的。 分区读写分离方法：假设 集群有8个节点，node1，node2，node3，node4 为热区,设置为hot，node5,node6,node7,node8 为冷区，设置为stable.
【elasticsearch】elasticsearch es读写原理
Mrerlou的博客
02-20 3663
今天来学习下 es 的写入原理。
Elasticsearch(二)
weixin_46217160的博客
04-09 832
Elasticsearch集群与集群角色 https://cloud.tencent.com/developer/article/1584097 Elasticsearch写过程 当写请求发送到某个es节点的时候，ES的任意节点都可以作为协调节点(coordinating node)接受请求，当协调节点接受到请求后进行一系列处理，通过对document进行_routing（路由），找到对应节点上的primary shard，并将请求转发给复制shard。 当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，
[elk]-elasticsearch 实现冷热隔离
爷来辣的博客
02-02 3155
elasticsearch 实现冷热隔离 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 优点 1冷热数据分离 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为使用SSD磁盘存储数据。 若全部使用SSD，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通SATA磁盘与SSD磁盘混...
es冷热数据分离架构详解
03-27
<think>嗯，用户之前问过Elasticsearch是否支持ODBC，现在又问冷热数据分离架构的详解。看来他们可能在使用Elasticsearch进行数据存储和分析，并且对数据管理优化感兴趣。冷热架构通常用于优化存储成本和性能，所以用户可能遇到了数据量增长的问题，想要了解如何有效管理不同访问频率的数据。 首先，我需要确认冷热架构的基本概念，确保自己理解正确。冷热架构指的是将高频访问的热数据存储在高速存储（如SSD）上，而低频访问的冷数据迁移到成本更低的存储（如HDD或云存储）。Elasticsearch通过节点角色分配来实现这一点。 接下来，用户可能需要具体的步骤或配置方法，比如如何设置节点角色、配置索引生命周期策略等。需要详细说明每个步骤，可能还要包括示例，比如如何定义ILM策略，如何分配属性到热、温、冷节点。 还需要注意不同版本ES的支持情况，比如7.x之后的功能变化，是否有必要提到版本差异。用户之前的问题中提到ODBC需要7.0以上，可能他们使用的版本较新，可以假设他们使用7.x或更高版本，但最好还是涵盖版本兼容性。 另外，用户可能关心这种架构的优势和挑战，比如成本节省、性能优化，以及可能的数据迁移开销。需要平衡优缺点，给出实际应用中的注意事项，比如监控和调整策略。 最后，总结应用场景，比如日志分析、电商数据等，帮助用户理解何时适用这种架构。可能还需要提到第三方工具或插件是否有助于实现更高效的管理，比如Curator，但ES现在主要推荐使用ILM，所以重点在ILM上。 需要确保回答结构清晰，分步骤解释，同时用示例和注意事项来增强实用性。避免使用过于专业的术语，但又要准确，所以需要平衡技术细节和易懂性。</think>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“冷数据”迁移到低成本存储（如HDD或云存储）。 - **平衡性能**：确保热数据的读写速度，同时降低冷数据的维护成本。 - **自动化管理**：通过生命周期策略（ILM）自动迁移数据。 --- ### 二、**架构实现原理** #### 1. **节点角色划分** ES通过为节点分配不同角色实现冷热分层： - **热节点（Hot Node）** - 存储最新写入或高频访问的数据 - 配置高性能硬件（SSD、高内存） - 承担实时写入和查询负载 - **温节点（Warm Node）** - 存储近期不再频繁访问的“温数据” - 硬件配置介于热节点和冷节点之间 - **冷节点（Cold Node）** - 存储极少访问的历史数据 - 使用低成本大容量磁盘（HDD或云存储） - **冻结节点（Frozen Node，可选）** - 存储归档数据（如合规性备份） - 数据以只读形式存储，查询需先解冻 #### 2. **数据分层规则** - 通过**索引生命周期管理（ILM）**自动控制数据迁移流程： $$ \text{热阶段} \rightarrow \text{温阶段} \rightarrow \text{冷阶段} \rightarrow \text{删除阶段} $$ - 迁移触发条件：基于时间（如30天后）、文档数量或索引大小。 --- ### 三、**配置步骤示例** #### 1. **节点角色分配** 在`elasticsearch.yml`中定义节点角色： ```yaml # 热节点配置 node.roles: ["data_hot", "ingest"] # 冷节点配置 node.roles: ["data_cold"] ``` #### 2. **定义ILM策略** ```json PUT _ilm/policy/hot_cold_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50GB", "max_age": "7d" } } }, "warm": { "min_age": "7d", "actions": { "allocate": { "require": { "data": "warm" } } } }, "cold": { "min_age": "30d", "actions": { "allocate": { "require": { "data": "cold" } } } }, "delete": { "min_age": "365d", "actions": { "delete": {} } } } } } ``` #### 3. **创建索引模板** 关联ILM策略与索引模板： ```json PUT _index_template/logs_template { "index_patterns": ["logs-*"], "template": { "settings": { "index.lifecycle.name": "hot_cold_policy", "index.routing.allocation.require.data": "hot" } } } ``` --- ### 四、**关键特性与注意事项** #### 1. **优势** - **成本节省**：冷数据存储成本可降低50%以上（根据存储类型）。 - **查询优化**：热节点专注于实时请求，避免历史数据拖累性能。 - **扩展性**：可横向扩展冷节点存储容量，适应海量历史数据。 #### 2. **挑战** - **硬件异构**：需混合部署不同硬件类型的节点。 - **迁移延迟**：数据跨节点迁移时可能短暂影响集群性能。 - **监控需求**：需通过Kibana监控ILM执行状态和节点负载。 --- ### 五、**典型应用场景** 1. **日志分析** - 近7天日志存于热节点，供实时排查 - 历史日志归档至冷节点 2. **电商数据** - 热节点存储当天订单数据 - 冷节点存储3个月前的订单 3. **时序数据** - 热节点处理实时监控指标 - 冷节点存储历史指标供审计 --- ### 六、**版本兼容性** - **ES 6.6+**：支持基础ILM功能 - **ES 7.4+**：完整支持冷热分层和自动化迁移 - **ES 8.0+**：优化冻结层（Frozen Tier）查询性能 --- ### 总结 冷热数据分离架构通过硬件分层和自动化策略，显著降低了ES的运维成本，同时保持关键业务数据的性能。实际部署时需结合业务需求设计ILM策略，并监控数据迁移与节点负载的平衡。
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