Elasticsearch SHORTS NON ASSIGNÉS

1. Qu'est-ce que les fragments non attribués dans Elasticsearch?
2. Pourquoi les éclats ne sont pas assistés dans Elasticsearch?
3. Quelle est la différence entre le fragment et l'indexation?
4. Est-il toujours nécessaire?
5. Combien de fragments sont dans un index?
6. Pourquoi les éclats sont-ils importants?
7. Combien de fragments devrais-je avoir Elasticsearch?
8. Combien de fois pouvez-vous mettre à niveau les éclats?
9. Pouvez-vous supprimer les éclats?
10. Comment supprimer un fragment corrompu dans Elasticsearch?
11. Quel est le but de Sharding dans Elasticsearch?
12. Comment allouer des répliques manquantes des éclats?
13. Qu'est-ce que le rééquilibrage des fragment?
14. Quelle base de données est la meilleure pour les étages?
15. Quel est le problème avec le rupture?

Qu'est-ce que les fragments non attribués dans Elasticsearch?

Elasticsearch. Le système d'allocation des fragments d'Elasticsearch peut être compliqué. Lorsque nous créons un index ou que l'un de nos nœuds s'est écrasé, les éclats peuvent être entrés dans un état non attribué. Signification, les données sont là, mais elles ne sont pas attribuées / reproduites à un nœud pour permettre le traitement de cet éclat.

Pourquoi les éclats ne sont pas assistés dans Elasticsearch?

Un éclat peut s'attarder dans un état non attribué s'il n'y a pas assez de nœuds pour distribuer les éclats en conséquence.

Quelle est la différence entre le fragment et l'indexation?

L'indexation est le processus de stockage des valeurs de colonne dans une datastructure comme B-Tree ou Hashing. Il rend la recherche ou la requête de jointure plus rapidement que sans index car la recherche des valeurs prennent moins de temps. La rupture est de diviser une seule table dans plusieurs machines.

Est-il toujours nécessaire?

La rupture est une excellente solution pour les applications avec de grandes exigences de données et des charges de travail de lecture / écriture à haut volume, mais elle vient avec une complexité supplémentaire. Déterminez si les avantages l'emportent sur les coûts ou s'il existe une solution plus simple avant de commencer la mise en œuvre.

Combien de fragments sont dans un index?

Par défaut, 5 éclats principaux sont créés par index. Ces 5 éclats peuvent facilement s'adapter à 100-250 Go de données. Si vous savez que vous générez une quantité beaucoup plus petite de données, vous devez ajuster la valeur par défaut de votre cluster à 1 fragment par 50 Go de données par indice.

Pourquoi les éclats sont-ils importants?

L'autre raison pour laquelle le rupture est important, c'est que les opérations peuvent être distribuées sur plusieurs nœuds et ainsi parallélisé. Il en résulte une augmentation des performances, car plusieurs machines peuvent potentiellement fonctionner sur la même requête. Ceci est complètement transparent pour vous en tant qu'utilisateur d'Elasticsearch.

Combien de fragments devrais-je avoir Elasticsearch?

Une bonne règle de jeu est de vous assurer que vous conservez le nombre d'éclats par nœud inférieur à 20 par Go. Un nœud avec un tas de 30 Go devrait donc avoir un maximum de 600 éclats, mais plus vous pouvez le garder mieux en dessous de cette limite. Cela aidera généralement le cluster à rester en bonne santé.

Combien de fois pouvez-vous mettre à niveau les éclats?

Chaque éclats de domination peut être amélioré 4 fois pour augmenter les effets de leurs bonus uniques via Stygian Ember, qui peut être obtenu en battant le sanctuaire des boss de domination.

Pouvez-vous supprimer les éclats?

Pour supprimer un éclat, vous devez vous assurer que les données du fragment sont migrées vers les fragments restants dans le cluster. Cette procédure décrit comment migrer les données en toute sécurité et comment supprimer un éclat.

Comment supprimer un fragment corrompu dans Elasticsearch?

Pour supprimer les données de fragment corrompues, utilisez la sous-commande de données de suppression corrompue. Il existe deux façons de spécifier le chemin: spécifiez le nom de l'index et le nom de l'éclat avec les options --Index et --Shard-ID. Utilisez l'option --dir pour spécifier le chemin complet vers l'index corrompu ou les fichiers translog.

Quel est le but de Sharding dans Elasticsearch?

Ainsi, pour résumer, la rupture est un moyen de diviser le volume des données d'un index en parties plus petites qui sont appelées éclats. Cela vous permet de distribuer des données sur plusieurs nœuds au sein d'un cluster, ce qui signifie que vous pouvez stocker un téraoctet de données même si vous n'avez pas de nœud unique avec cette capacité de disque.

Comment allouer des répliques manquantes des éclats?

Une façon d'allouer des répliques manquantes est d'utiliser l'API Elasticsearch. Vous pouvez utiliser le point de terminaison de l'API _cluster / re-rete pour déplacer l'éclat vers un nouveau nœud.

Qu'est-ce que le rééquilibrage des fragment?

Elasticsearch gère un processus automatique appelé rééquilibrage qui déplace des éclats entre les nœuds de votre cluster pour améliorer son équilibre. Le rééquilibrage obéit à toutes les autres règles d'allocation par fragment telles que le filtrage d'allocation et la sensibilisation forcée qui peut l'empêcher d'équilibrer complètement le cluster.

Quelle base de données est la meilleure pour les étages?

Cassandra, HBASE, HDFS, MongoDB et Redis sont des bases de données qui prennent en charge le fragment. Sqlite, Memcached, Zookeeper, MySQL et PostgreSQL sont des bases de données qui ne prennent pas en charge nativement le fragment à la couche de base de données. Pour les bases de données qui n'offrent pas l'assistance intégrée, Sharding Logic doit résider dans l'application.

Quel est le problème avec le rupture?

Le repartitionnement, le rééquilibrage, l'utilisation asymétrique, les rapports croisés et les analyses partitionnées sont plus de problèmes qui doivent être traités. Cependant, la nécessité de gérer les tailles d'ensembles de données changeantes en évolution et la nécessité de déplacer les données entre les fragments sont les plus grands défis avec un mécanisme de fragment de qualité.