

使用docker搭建Elasticsearch集群
source link: https://tangxusc.github.io/2019/12/%E4%BD%BF%E7%94%A8docker%E6%90%AD%E5%BB%BAelasticsearch%E9%9B%86%E7%BE%A4/
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.

本文将使用docker搭建两个节点的Elasticsearch集群,并使用kibana做数据展示.
Elasticsearch集群中的重要参数如下:
path.data
andpath.logs
cluster.name
node.name
bootstrap.memory_lock
network.host
discovery.zen.ping.unicast.hosts
discovery.zen.minimum_master_nodes
discovery.seed_hosts
cluster.initial_master_nodes
http.port
andtransport.tcp.port
path.data and path.logs
在生产中使用,肯定要更改数据和日志文件夹的位置:
path:
logs: /var/log/elasticsearch
data: /var/data/elasticsearch
path.data 选项可以同时指定多个路径,所有的路径都会被用来存储数据(但所有属于同一个分片的文件,都会全部保存到同一个数据路径)
path:
data:
- /mnt/elasticsearch_1
- /mnt/elasticsearch_2
- /mnt/elasticsearch_3
cluster.name
某个节点只有和集群下的其他节点共享它的 cluster.name 才能加入一个集群。默认是 elasticsearch,但是应该修改为更恰当的,用于描述集群目的的名称。
cluster.name: logging-prod
一定要确保不要在不同的环境中使用相同的集群名称。否则,节点可能会加入错误的集群中。
cluster.name
默认情况下,Elasticsearch 将使用随机生成的 uuid 的前 7 个字符作为节点 id,请注意,节点 ID 是持久化的,并且在节点重新启动时不会更改,因此默认节点名称也不会更改。
推荐为节点配置更有意义的名称。
node.name: prod-data-2
也可以使用服务器的 HOSTNAME 作为节点的名称。
node.name: ${HOSTNAME}
bootstrap.memory_lock
由于当 jvm 开始 swapping 时 es 的效率会降低,所以要保证它不 swap,这对节点健康极其重要。实现这一目标的一种方法是将 bootstrap.memory_lock 设置为true
。
要使此设置有效,首先需要配置其他系统设置。有关如何正确设置内存锁定的更多详细信息,请参阅启用bootstrap.memory_lock
。
network.host
默认情况下,Elasticsearch 仅仅绑定回环地址,比如127.0.0.1
和[::1]
。这足以在服务器上运行单个开发节点。
事实上,一台机器上可以启动多个节点。这可对于测试 Elasticsearch 集群的能力很有用,但不推荐用于生产。
为了与其他服务器上的节点进行通信并形成集群,你的节点将需要绑定到非环回地址。虽然这里有很多网络相关的配置,但通常只需要配置一下 network.host
network.host: 192.168.1.10
network.host 设置一些特殊值也是可以的,比如 local, site, _global_ ,ip4,ip6。更多详情请参考 “Special values for network.host
”.
一旦自定义设置了 network.host ,Elasticsearch 会假定你正在从开发模式转移到生产模式,并将许多系统启动检查从警告升级到异常。有关详细信息,请参阅 “Development mode vs production mode”。
discovery.zen.ping.unicast.hosts
开箱即用,没有任何网络配置情况下,Elasticsearch 将绑定到可用的回环地址,并会扫描端口 9300 至 9305 以尝试连接到同一服务器上运行的其他节点。这提供了一个自动集群体验,而无需执行任何配置。
如果想和其他服务器的节点形成一个集群,你必须提供集群中其它节点的列表。可以通过以下方式指定:
discovery.zen.ping.unicast.hosts:
- 192.168.1.10:9300
- 192.168.1.11
- seeds.mydomain.com
如果没有指定端口,将默认为 transport.profiles.default.port 并回退 transport.tcp.port 。
如果输入的是主机名,被解析成多个地址,将会尝试连接所有地址。
discovery.zen.minimum_master_nodes
为了防止数据丢失, discovery.zen.minimum_master_nodes 配置至关重要, 以便每个候选主节点知道为了形成集群而必须可见的_最少数量的候选主节点_。
没有这种设置,遇到网络故障的群集有可能将群集分成两个独立的群集(脑裂), 这将导致数据丢失。更详细的解释在 “Avoiding split brain with minimum_master_nodes
” 中提供。
为了避免脑裂,候选主节点的数量应该设置为:
(master_eligible_nodes / 2) + 1
换句话说,如果现在有 3 个节点,最小候选主节点数应该是(3/2)+1=2
:
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.seed_hosts
默认情况下,集群形成模块提供了两个种子主机提供程序来配置种子节点列表:
的种子主机提供程序。
它可以通过发现插件扩展为支持云环境和其他形式的种子宿主提供程序。
使用该discovery.seed_providers
设置配置种子主机提供程序,该设置默认为基于*设置*的主机提供程序。
此设置接受不同提供程序的列表,使您可以使用多种方法来查找集群的种子主机。
每个种子主机提供程序都会产生种子节点的IP地址或主机名。
如果返回任何主机名,则使用DNS查找将其解析为IP地址。如果主机名解析为多个IP地址,则Elasticsearch会尝试在所有这些地址处找到一个种子节点。
如果主机提供商在此之前未显式提供节点的TCP端口,它将隐式使用transport.profiles.default.port
或或 transport.port
if transport.profiles.default.port
设置的端口范围内的第一个端口。
并发查找的数量由discovery.seed_resolver.max_concurrent_resolvers
默认值控制 10
,每次查找的超时由discovery.seed_resolver.timeout
默认值控制5s
。
请注意,DNS查找受JVM DNS缓存的约束 。
discovery.seed_hosts:
- 192.168.1.10:9300
- 192.168.1.11
- seeds.mydomain.com
cluster.initial_master_nodes
可作为master节点初始的节点名称,在es初始化时,可以选举为master的node名称
cluster.initial_master_nodes:
- "node1"
- "node2"
- "node3"
http.port and transport.tcp.port
http.port
设置当前节点占用的端口号,默认9200
transport.tcp.port
设置集群节点发现的端口
在此启动一个示例的集群,集群中有两个节点(es1,es2
)
并启动一个kibana连接集群
修改/etc/sysctl.conf
,在文件末尾加入:
vm.max_map_count=262144
docker network create es
docker run -d --name es --net es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "cluster.name=docker-cluster" --hostname "es1" -e "cluster.initial_master_nodes=es1" elasticsearch:7.4.2
docker run -d --name es2 --net es --link es:es1 -e "cluster.name=docker-cluster" --hostname "es2" -e "discovery.zen.ping.unicast.hosts=es1" elasticsearch:7.4.2
docker run -d --name kibana --link es:elasticsearch --net es -p 5601:5601 kibana:7.4.2
因为启动了kibana,所以不需要再安装head
等插件了.
https://github.com/13428282016/elasticsearch-CN/wiki/es-setup–elasticsearch
Recommend
-
99
环境说明:服务器(系统版本centos7)elasticsearch版本:elasticsearch-6.2.2elasticsearch目录:/home/soft/192.168.33.10master192.168.33.11masterdata192.168.33.12masterdata一、创建es运行帐号【三台机器都统一用户为es】useraddespasswdes二、创建数据目录与...
-
87
为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢? 高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是...
-
74
系统环境:jdk1.8环境ubuntu16.04系统172.20.1.10node-1ubuntu16.04系统172.20.1.20node-2ubuntu16.0.4系统172.20.1.30node-3安装elasticsearch版本:elasticsearch-6.2.2.tar.gz安装包下载路径(里边有6.2.2版本、6.4.2版本和jdk1.8的包):https://pan.bai
-
6
随着容器化、微服务、服务网格、服务编排、DevOps 等云原生技术的流行,我们也要跟上时代的步伐,那么我们需要怎么上车呢?此时就需要一个易于在本地运行且 Kubernetes 的工具,可在你的笔记本电脑上的虚拟机内轻松创建单机版 Kubernetes 集群,便于我们使用 Ku...
-
7
Elasticsearch高级之-集群搭建,数据分片 es使用两种不同的方式来发现对方: 也可以同时使用两者,但默认的广播,单播需要已知节点列表来完成 一 广播方式 当es实例启...
-
11
通过Docker部署Elasticsearch集群 创建docker-compose文件 image:指定使用的镜像container_name:指定镜像名environment:指定环境配置
-
6
docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步mysql数据到ES 推荐 原创 在数据量大的企...
-
5
在数据量大的企业级实践中,Elasticsearch显得非常常见,特别是数据表超过千万级后,无论怎么优化,还是有点力不从心!使用中,最首先的问题就是怎么把千万级数据同步到Elasticsearch中,在一些开源框架中知道了,有专门进行同步的!那就...
-
8
使用 Docker Compose V2 快速搭建日志分析平台 ELK (Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)
-
2
使用Docker搭建MongoDB 5.0版本副本集集群
About Joyk
Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK