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
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"
}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
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rolloverrollover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
}
}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
{...}关于ElasticSearch中怎么实现数据自动冷热分离就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
