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云搜索服务 CSS-OpenSearch集群规划建议:规划节点类型

云搜索服务 CSS-OpenSearch集群规划建议:规划节点类型

时间：2024-10-23 20:30:39

云搜索服务 CSS 使用OpenSearch搜索数据

规划节点类型

在OpenSearch集群中，合理规划不同节点类型对于优化性能和资源利用率至关重要。在创建集群时，应根据业务需求、查询负载、数据增长模式和性能目标来确定添加哪些类型的节点，以实现合适的集群性能和资源管理。表3是介绍了不同节点类型的适用场景，建议用户根据具体的业务需求和性能预期来选择是否启用该类节点。

如果创建集群时未启用Master节点或Client节点，当业务运行一段时间后，发现数据节点压力太大时，支持单独添加Master节点或Client节点，具体操作请参见添加Master或Client节点。
如果创建集群时未启用冷数据节点，则集群创建完成后不支持单独添加冷数据节点，请在创建集群时合理选择是否启用冷数据节点。

表3 各类节点的适用场景
节点类型	节点功能描述	适用场景
数据节点（ess）	数据节点用于存储数据，当集群没有Master节点和Client节点时，数据节点会同时兼顾这两类节点的功能。	集群必配的节点类型。当集群未启用Master节点和Client节点时，数据节点将同时承担集群管理、存储数据、提供接入集群和分析数据的职责。此时，为保证集群中数据的稳定性，建议设置节点数量大于等于3个。当集群启用了Master节点但未启用Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供接入集群和分析数据的功能。当集群未启用Master节点但启用了Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供集群管理功能。当集群同时启用了Master节点和Client节点时，数据节点将仅用于存储数据。
Master节点（ess-master）	Master节点负责管理集群中所有节点任务，如元数据管理、索引创建与删除、分片分配等。在大规模集群的元数据管理、节点管理、稳定性保障和集群操作控制中发挥着至关重要的作用。	集群规模较大：当集群的节点数超过16个时，为了更有效地管理集群状态和元数据，建议添加专用的Master节点。拥有高索引和分片数量：如果索引数量或分片数超过1万个，Master节点可以处理更复杂的集群管理任务，避免对数据节点的性能造成影响。单独管理集群节点：Master节点负责维护集群的元数据，包括索引映射、设置和别名等，对于复杂的集群结构，专用的Master节点可以提供更好的管理。包括节点加入、退出以及故障检测等，Master节点在集群节点管理中扮演核心角色。提升集群稳定性和可靠性：专用的master节点可以提高集群的稳定性和可靠性，因为它减少了对同时承担数据存储和查询任务的节点的依赖。优化数据节点性能：通过将集群管理任务从数据节点分离到Master节点，可以优化数据节点的性能，使其专注于数据操作。
Client节点（ess-client）	Client节点负责接收并协调外部请求，如search和write请求，在处理高负载查询、复杂聚合、大量分片管理以及优化集群扩展性方面发挥着重要作用。	存在高查询QPS：当集群面临高查询每秒查询率（QPS）时，独立的Client节点可以更均匀地分发查询请求，减轻数据节点的负担，提高整体查询性能。存在复杂的聚合查询：对于需要大量计算资源的复杂聚合查询，Client节点可以专门处理聚合结果，从而提升聚合查询的效率和响应速度。集群分片数量多：在分片数量较多的集群中，Client节点可以有效地协调和管理对各个分片的查询请求，提高请求的转发和处理效率。可以减轻数据节点压力：Client节点负责解析search请求，确定索引分片的位置，并协调分片节点执行查询。可以减轻数据节点的负载，使它们更专注于数据的存储和索引。提高集群扩展性：增加client节点可以提供更好的集群扩展性和灵活性，支持更大规模的数据集和更复杂的查询需求。
冷数据节点（ess-cold）	冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。	需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。需要优化热数据性能：通过将旧数据迁移到冷数据节点，可以减少对热数据节点的存储压力，从而优化热数据的查询和写入性能。对查询时延要求不高：对于那些查询频率不高且可以容忍较高查询时延的数据，冷数据节点是合适的存储选择。追求成本效益：冷数据节点通常采用具有较大磁盘容量的规格，这有助于降低存储成本，同时满足大规模数据存储需求。

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