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《Elasticsearch篇 八》如何监控 Elasticsearch 集群状态?

监控 Elasticsearch 集群状态对于确保其高可用性、性能和稳定性至关重要。Elasticsearch 提供了多种 API 和工具来监控和管理集群状态。以下是一些建议和方法来监控 Elasticsearch 集群状态:

《Elasticsearch篇 五》详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程

Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎,它允许用户通过 RESTful API 索引、搜索和分析大量的文本数据。当你向 Elasticsearch 索引(插入)一个文档时,它会经历以下几个步骤:

《Elasticsearch篇 四》elasticsearch 是如何实现 master 选举的

Elasticsearch 使用一种称为 “Zen Discovery” 的分布式一致性算法来管理集群状态和实现 master 节点选举。在 Elasticsearch 集群中,master 节点负责处理集群级别的操作,如创建和删除索引、分片分配等。为了确保集群的可用性和稳定性,Elasticsearch 实现了一个 master 节点选举机制。

《Elasticsearch篇 三》elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署

当 Elasticsearch 中的索引数据量增大时,可能会导致查询性能下降、资源占用增加等问题。为了保持 Elasticsearch 的高性能和稳定性,你可以采取以下一些调优和部署策略:

《Elasticsearch篇 二》elasticsearch 的倒排索引是什么

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎,主要用于全文搜索、分析和存储。它可以快速地处理大量的文本数据,使得开发人员能够为用户提供高效的搜索体验。倒排索引(Inverted Index)是 Elasticsearch 实现这种高效搜索的核心数据结构之一。

《Elasticsearch篇 一》elasticsearch了解多少,说说你们公司 es 的集群架构,索引、分片以及一些调优手段

(1)根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过 roll over API 滚动索引;

(2)使用别名进行索引管理;

(3)每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作,以释放空间;

(4)采取冷热分离机制,热数据存储到 SSD,提高检索效率;冷数据定期进行 shrink操作,以缩减存 储;

(5)采取 curator 进行索引的生命周期管理;

(6)仅针对需要分词的字段,合理的设置分词器;

(7)Mapping 阶段充分结合各个字段的属性,是否需要检索、是否需要存储等。