ElasticSearch中怎么实现数据自动冷热分离

这篇文章给大家介绍ElasticSearch中怎么实现数据自动冷热分离，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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1. 节点tag

依次启动三个节点，同时加入box_type和resource_level标签，box_type标记node1、node2为warm节点，node3为hot节点，resource_level标记机器资源的性能，分为高，中，低

bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node1 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node1_data -E path.logs=node1_logs -E node.attr.box_type=warm -E node.attr.resource_level=high

bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node2 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node2_data -E path.logs=node2_logs -E node.attr.box_type=warm -E node.attr.resource_level=mdeium

bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node3 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node3_data -E path.logs=node3_logs -E node.attr.box_type=hot -E node.attr.resource_level=high


查看属性：kibana中输入以下命令
GET _cat/indices?v
得到以下结果，可以看到box_type和resource_level标签在每个节点的值
node  host      ip        attr              value
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          hot
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    high
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          warm
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    high
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          warm
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    mdeium

2. 建立索引

假设当前时间为2019年9月1日，作为最新的数据存储在hot节点上，只需要在建立索引时指定allocation策略即可

PUT api_log_2019-09-01
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 0, 
    "index.routing.allocation.require.box_type": "hot">

假设建立索引时没有配置该选项也不要紧，动态修改即可

PUT api_log_2019-09-01/_settings
{
  "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"
}

3. 迁移索引

迁移历史索引到warm节点的方式也是采用动态修改请求的方式

PUT api_log_2019-09-01/_settings
{
    "index.routing.allocation.require.box_type": "warm",
    "index.routing.allocation.include.resource_level": "mdeium"
}

我们将api_log_2019-09-01迁移到了box_type为warm，resource_level为mdeium的节点，即node2

通过查询索引分片的分布情况
GET _cat/shards/api_log_2019-09-01?v

结果如下：
index          shard prirep state   docs store ip        node
api_log_2019-09-01 1     p      STARTED 4711 4.1mb 127.0.0.1 node2
api_log_2019-09-01 2     p      STARTED 4656   4mb 127.0.0.1 node2
api_log_2019-09-01 0     p      STARTED 4707 4.1mb 127.0.0.1 node2

Rollover API

大家应该也注意到了，迁移索引的步骤是手动完成的，有没有更智能的方式呢，答案是肯定的，rollover API可以很好地实现这个功能

1. rollover

首先为索引建立别名, 由于多个index可以对应一个alias，为了让es知道往哪个索引中写，标记其中一个索引is_write_index为true，同时需要注意索引名以横杠+数字结尾的形式命名，这是为了让es自动生成索引

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "api_log_2019-09-01",
        "alias": "api_logs",
        "is_write_index": true
      }
    }
  ]
}

rollover API会根据设置的条件(conditions)来生成新的索引

POST api_logs/_rollover
{
  "conditions": {
    "max_age": "1d",
    "max_docs": 10000,
    "max_size": "5gb"
  }
}

conditions的详细解释：

max_age：索引是否创建大于1天
max_docs：索引文档数是否超过10000
max_size：索引大小是否超过5GB
max_size正在进行中的合并会产生大量的临时分片大小增长，而当合并结束后这些增长会消失掉，不稳定，max_age每个时间内不一定均衡，max_docs比较合适
即以上三个条件满足其一就会自动rollover

2. 新索引配置

rollover也支持索引的settings设置

POST api_logs/_rollover
{
  "conditions": {
    "max_age": "1d",
    "max_docs": 10000,
    "max_size": "5gb"
  },
  "settings": {
    "index.number_of_shards": 2
  }
}

3. 自定义索引名称

生成的索引名称为api_log_2019-09-000002, 以长度为6，序号+1，左填充0的格式命名，但es支持自定义名称，只需要在_rollover端点加入名称即可

POST api_logs/_rollover/api_log_2019-09-02
{...}

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