[快速入门]DGC可管理哪些数据源类型
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DGC可管理哪些数据源类型

介绍集群各类节点类型(数据节点、Master节点、Client节点、冷数据节点)的适用场景和配置建议,帮助用户根据业务需求合理选择和配置节点类型。同时,给出节点规格、存储类型和容量、节点数量的配置建议,方便用户合理规划集群的规格容量。

规划节点类型

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。

数据节点是集群的必备节点,而Master节点、Client节点和冷数据节点是可选节点,需要根据业务需求和性能预期来选择是否启用。
表1 节点类型介绍

节点类型

选择建议

数据节点(ess)

数据节点用于存储集群数据,当集群启用的节点类型不同时,数据节点的功能会有差异:
  • 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。
  • 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。

Master节点(ess-master)

Master节点负责管理集群中所有节点任务,如集群元数据、索引及分片分配,保障大规模集群稳定运行,适用于需高可用性与集中管控的场景。
  • 集群规模较大:当集群的节点数超过10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。
  • 集群索引和分片数量多: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(如搜索和写入),优化高负载查询和集群扩展性,适用于处理复杂查询和大规模分片场景。
  • 存在高查询QPS(每秒查询率):当集群面临高查询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查询时延要求不高且数据量大的历史数据,适用于大规模数据集存储,有利于优化存储成本和查询性能。
  • 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。
注意:

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。

  • 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,具体操作请参见增加节点类型
  • 开启冷数据节点之后,支持切换集群的冷热数据,请参见切换OpenSearch集群冷热数据。如果未启用冷数据节点,又想优化存储成本,则推荐使用存算分离功能,请参见配置OpenSearch集群存算分离

数据节点配置建议

表2 数据节点配置说明

参数

配置建议

节点规格

规格列表的“vCPUs | 内存”呈现了规格的CPU核数和内存,“建议存储范围”呈现了该规格支持的存储容量。建议根据业务需求(如数据规模、性能要求、成本预算等)进行选择。

不同节点规格的适用场景及核心特性说明请参见节点规格介绍,帮助您合理规划集群架构。

各个规格的详细说明请参见实例类型

节点存储类型和容量

  • 当节点规格选择的是 云硬盘 时,需要选择云硬盘类型,并根据业务需要配置存储容量。
    • 如果想了解云硬盘的性能,请参见磁盘类型及性能介绍
    • 节点存储容量的取值范围由所选的“节点规格”决定,且必须是20的倍数。节点存储容量的推荐计算方式请参见节点存储容量的选择建议
    • 节点存储容量不支持就地缩容,请评估好业务量,合理选择。
  • “节点规格”选择的是本地盘时,无需配置节点存储类型,节点存储容量是固定值,由选择的本地盘规格决定。

节点数量

  • 当集群配置了Master节点,则数据节点的节点数量支持1~200。
  • 当集群未配置Master节点,则数据节点的节点数量支持1~32。
  • 建议数据节点的节点数量大于或等于3,以提升集群可用性。节点数量的推荐计算方式请参见节点数量选择建议

当数据节点数量与可用区数量非整数倍时,数据分布可能不均衡,影响集群的查询或写入性能。

Master节点配置建议

表4 Master节点配置说明

参数

配置建议

节点规格

规格列表的“vCPUs | 内存”呈现了规格的CPU核数和内存,“建议存储范围”呈现了该规格支持的存储容量。

对于集群规模大、分片数多的场景,建议Master节点规格选择计算规格比较大的型号。

Master节点只支持部署在云硬盘的节点规格。各个规格的详细介绍请参见实例类型

节点存储类型和容量

给集群节点选择合适的存储类型和容量。

节点数量

Master节点数量的取值范围:3、5、7、9

为避免集群发生脑裂,Master节点数量必须是奇数,推荐值请参见Master节点数量选择建议

Client节点配置建议

表6 Client节点配置说明

参数

配置建议

节点规格

规格列表的“vCPUs | 内存”呈现了规格的CPU核数和内存,“建议存储范围”呈现了该规格支持的存储容量。

对于读写流量较大的场景,建议Client节点规格选择计算规格比较大的型号。

Client节点只支持部署在云硬盘的节点规格。各个规格的详细介绍请参见实例类型

节点存储类型和容量

给集群节点选择合适的存储类型和容量。

节点数量

Client节点数量的取值范围:1~32

推荐值请参见Client节点数量选择建议

冷数据节点配置建议

表8 冷数据节点配置说明

参数

配置建议

节点规格

规格列表的“vCPUs | 内存”呈现了规格的CPU核数和内存,“建议存储范围”呈现了该规格支持的存储容量。建议根据业务需求(如数据规模、性能要求、成本预算等)进行选择。

不同节点规格的适用场景及核心特性说明请参见节点规格介绍,帮助您合理规划集群架构。

各个规格的详细说明请参见实例类型

节点存储类型和容量

  • 当节点规格选择的是云硬盘时,需要选择云硬盘类型,并根据业务需要配置存储容量。
    • 如果想了解云硬盘的性能,请参见磁盘类型及性能介绍
    • 节点存储容量的取值范围由所选的“节点规格”决定,且必须是20的倍数。节点存储容量的推荐计算方式请参见节点存储容量的选择建议
    • 节点存储容量不支持就地缩容,请评估好业务量,合理选择。
  • “节点规格”选择的是本地盘时,无需配置节点存储类型,节点存储容量是固定值,由选择的本地盘规格决定。

节点数量

冷数据节点数量的取值范围:1~32

节点数量的推荐计算方式请参见节点数量选择建议

当冷数据节点数量与可用区数量非整数倍时,数据分布可能不均衡,影响集群的查询或写入性能。

DGC可管理哪些数据源类型常见问题

更多常见问题 >>
  • 数据管理服务DAS的3个类型介绍。

  • 弹性负载均衡类型分为:经典型负载均衡、共享型负载均衡、公网负载均衡、私网负载均衡、四层负载均衡(TCP/UDP)和七层负载均衡(HTTP/HTTPS)。

  • 华为云提供丰富的计算服务族:从通用计算型、内存密集性,存储密集性、计算密集型、计算加速型、裸金属主机六大类计算服务家族。

  • 数据类型一般有:数值类型、字符类型、日期类型 、布尔类型、空间数据类型、JSON数据类型。

  • 云专线常见问题汇总解答。

  • 常见的NoSQL类型分为键值数据库、图数据库、文档数据库、列式数据库4种。