Elasticsearch原生linux部署集群 和docker部署集群
Easticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎,广泛应用于日志分析、全文检索、实时数据分析等场景。为了满足高可用性和高性能的需求,Elasticsearch 通常以集群的方式部署。部署 Elasticsearch 集群时,可以选择两种主要方式:原生 Linux 部署和 Docker 部署。每种方式都有其独特的优势和适用场景。
-
原生 Linux 部署集群:
学习如何在纯 Linux 环境中手动部署 Elasticsearch 集群。
掌握 Elasticsearch 集群的基础配置(如主节点、数据节点和协调节点的设置)。
理解 Elasticsearch 的集群原理,包括分片、路由和数据高可用性。 -
Docker 部署集群:
体验通过容器化快速部署和运行 Elasticsearch 集群。
掌握使用 Docker Compose 编排多个节点服务的技巧。
- 原生 Linux 部署:直接在物理机或虚拟机上安装和配置 Elasticsearch 节点,适合对性能要求高、资源充足的环境。
- Docker 部署:使用容器化技术部署 Elasticsearch 节点,适合快速部署、资源隔离和易于扩展的场景。
(一)原生 Linux 部署集群
配置多节点环境(主节点、数据节点等),手动修改配置文件,验证集群状态,并测试数据高可用性。Centos上两个节点node1(10.0.0.11)、node2(10.0.0.13)
原生 Linux 部署集群
1. 特点
- 直接运行在操作系统上:Elasticsearch 节点直接安装在 Linux 服务器上,性能更高。
- 灵活性高:可以根据需求自定义配置和优化。
- 复杂性高:需要手动安装和配置每个节点,适合有经验的运维团队。
- 资源独占:每个节点独占服务器资源,适合对性能要求高的场景。
2. 部署步骤
- 准备服务器:
- 准备多台 Linux 服务器,分别用于 Elasticsearch 节点。
- 安装 Java 环境:
- 在每台服务器上安装 Java 运行时环境(JRE 或 JDK)。
- 安装 Elasticsearch:
- 下载并安装 Elasticsearch 软件包。
- 配置集群:
- 修改 Elasticsearch 配置文件(
elasticsearch.yml
),设置集群名称、节点名称、网络绑定地址等。 - 配置节点发现机制(如使用
discovery.seed_hosts
)。
- 修改 Elasticsearch 配置文件(
- 启动服务:
- 启动 Elasticsearch 服务,并确保所有节点加入同一个集群。
- 验证集群:
- 使用
curl
或 Kibana 检查集群状态,确保所有节点正常运行。
- 使用
3. 适用场景
- 对性能要求高的生产环境。
- 需要深度定制和优化的场景。
- 已有成熟的运维团队和基础设施。
1. 在node1部署es
上传elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz、kibana-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz
解压缩到/usr/local/目录下
tar -xzvf elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local
tar -xzvf kibana-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local
cd /usr/local
添加用户elastic并设置密码,chown -R elastic:elastic elasticsearch-7.6.2/
useradd elastic
passwd elastic
chown -R elastic:elastic elasticsearch-7.6.2/
2. 编辑配置文件
- 编辑elasticsearch.yml
让es可以远程连接,进入elasticsearch目录的config目录下:vim elasticsearch.yml,增加以下内容
cluster.name: my-es-cluster
node.name: node1
network.host: 10.0.0.11
discovery.seed_hosts: ["10.0.0.11"]
cluster.initial_master_nodes: ["node1"]
- 升级垃圾回收器
建议使用G1垃圾回收器(Garbage-First Garbage Collector),它是Java 9及以后版本的默认垃圾回收器。你可以通过以下选项启用G1:-XX:+UseG1GC
编辑vim jvm.options,
将8-13:-XX:+UseConcMarkSweepGC注释
添加 -XX:+UseG1GC
- 增加文件描述符限制
vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
Elasticsearch 要求文件描述符的最大数量至少为 65535。
- 增加线程数限制
Elasticsearch 要求用户的最大线程数至少为 4096。
elastic - nofile 65535
elastic - nproc 4096
- 增加虚拟内存限制
Elasticsearch 要求 vm.max_map_count 至少为 262144。
解决方法:
临时修改(重启后失效):
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
永久修改:
编辑 /etc/sysctl.conf 文件:
sudo vi /etc/sysctl.conf
在文件末尾添加以下内容:
vm.max_map_count=262144
使配置生效:
sudo sysctl -p
验证虚拟内存限制:
sysctl vm.max_map_count
输出应为 vm.max_map_count = 262144。
- java环境
确保安装了 Java 11 或更高版本。
echo $JAVA_HOME
确保 JAVA_HOME 环境变量正确设置。
如果没有输出或输出不正确,请设置 JAVA_HOME:
设置 JAVA_HOME 环境变量:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk
echo "export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk" >> /home/elasticsearch/.bashrc
source /home/elasticsearch/.bashrc
配置完成切换elastic用户,启动./elsaticsearch -d
测试curl -X GET “10.0.0.11:9200”
输入10.0.0.11:9200
3. 在node1上部署kibana
[root@localhost ~]# cd /usr/local/kibana-7.6.2-linux-x86_64/
[root@localhost kibana-7.6.2-linux-x86_64]# ls
bin built_assets config data LICENSE.txt node node_modules NOTICE.txt optimize package.json plugins README.txt src webpackShims x-pack
[root@localhost kibana-7.6.2-linux-x86_64]# cd config/
[root@localhost config]# vim kibana.yml
server.port: 5601
server.host: “10.0.0.11”
server.name: kibana-server
elasticsearch.hosts: [“http://10.0.0.11:9200/”]
配置完后进入bin目录./kibana --allow-root
输入网址:10.0.0.11:5601
4. 根据node1克隆一台node2
修改node2
vim kibana.yml
server.port: 5601
server.host: “10.0.0.13”
server.name: kibana-server
elasticsearch.hosts: [“http://10.0.0.13:9200/”,“http://10.0.0.11:9200/”]
修改node2
vim elasticsearch.yml
cluster.name: my-es-cluster
node.name: node1
network.host: 10.0.0.11
discovery.seed_hosts: ["10.0.0.11","10.0.0.13"]
cluster.initial_master_nodes: ["node1","node2"]
修改node1,增加node2节点
vim kibana.yml
server.port: 5601
server.host: “10.0.0.11”
server.name: kibana-server
elasticsearch.hosts: [“http://10.0.0.11:9200/”,“http://10.0.0.13:9200/”]修改node21
vim elasticsearch.yml
cluster.name: my-es-cluster
node.name: node1
network.host: 10.0.0.11
discovery.seed_hosts: ["10.0.0.11","10.0.0.13"]
cluster.initial_master_nodes: ["node1","node2"]
启动两台node的kibana和es
(二)Docker 部署 Elasticsearch 集群
Docker 部署集群
1. 特点
- 容器化运行:Elasticsearch 节点运行在 Docker 容器中,实现资源隔离和快速部署。
- 易于扩展:通过 Docker Compose 或 Kubernetes 可以快速扩展集群。
- 资源占用低:容器共享操作系统内核,资源利用率更高。
- 部署简单:使用 Docker Compose 可以一键部署整个集群。
2. 适用场景
- 快速部署和测试环境。
- 资源有限或需要高密度部署的场景。
- 需要快速扩展和缩容的场景。
1. Es安装
创建yml文件
services:elasticsearch:image: elasticsearch:6.5.4restart: alwayscontainer_name: elasticsearchports:- 9200:9200environment:- JAVA_OPTS=--Xms256m -Xmx1024mkibana:image: kibana:6.5.4restart: alwayscontainer_name: kibanaports:- 5601:5601environment:- elasticsearch_url=http://10.0.0.11:9200depends_on:- elasticsearch
docker compose up -d
docker ps
如果我们的es报: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
需要在:/etc/sysctl.conf 添加上:vm.max_map_count=262144
最后启动配置:sysctl -w vm.max_map_count=262144
10.0.0.11:5601
2. 安装IK分词器
./elasticsearch-plugin install http://43.136.108.62:8080/elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip
重启ES的容器,让IK分词器生效。
POST _analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text":"欢迎来到中国湖南"
}
(三)索引增删改查
- 索引创建
操作:创建索引
json
PUT /my_index
{"settings": {"number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 1}
}
使用以下命令检查索引是否存在,如果索引创建成功,输出类似以下内容:[root@localhost ~]# curl -X GET "http://10.0.0.11:9200/_cat/indices/my_index?v"
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open my_index D1F9luEuTwKIIKyYC7pwuQ 1 1 0 0 230b 230b[root@localhost ~]# curl -X GET "http://10.0.0.13:9200/my_index"
{"my_index":{"aliases":{},"mappings":{},"settings":{"index":{"creation_date":"1742522852813","number_of_shards":"1","number_of_replicas":"1","uuid":"ahSMlKcZSSS4xGZeA48arw","version":{"created":"7060299"},"provided_name":"my_index"}}}
- 文档插入
操作:插入文档
POST /my_index/_doc/1
{"name": "John Doe","age": 30
}
使用以下命令检查文档是否存在:GET /my_index/_doc/1
[root@localhost ~]# curl -X GET "http://10.0.0.11:9200/my_index/_doc/1"
{"_index":"my_index","_type":"_doc","_id":"1","_version":3,"_seq_no":2,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"name": "John Doe","age": 30
}
- 文档删除
操作:删除文档
DELETE /my_index/_doc/1
使用以下命令检查文档是否已删除:
GET /my_index/_doc/1
- d.索引删除
操作:删除索引
DELETE /my_index
使用以下命令检查索引是否存在:
GET /_cat/indices/my_index?v
如果索引已删除,输出中不会显示 my_index。
(四)总结
原生 Linux 部署 vs Docker 部署
特性 | 原生 Linux 部署 | Docker 部署 |
---|---|---|
性能 | 更高,无容器化开销 | 稍低,有容器化开销 |
部署复杂度 | 高,需手动安装和配置 | 低,使用 Docker Compose 一键部署 |
资源利用率 | 较低,每个节点独占资源 | 较高,容器共享操作系统内核 |
扩展性 | 较复杂,需手动扩展 | 简单,支持快速扩展和缩容 |
适用场景 | 生产环境,对性能要求高 | 测试环境、资源有限或需要快速部署的场景 |
维护成本 | 较高,需专业运维团队 | 较低,容器化技术简化维护 |
选择建议
- 如果您的环境对性能要求高,且拥有成熟的运维团队,可以选择 原生 Linux 部署。
- 如果您需要快速部署、资源隔离和易于扩展,或者资源有限,可以选择 Docker 部署。
最终总结
无论是原生 Linux 部署还是 Docker 部署,Elasticsearch 集群的部署都需要根据实际需求和环境特点进行选择。原生部署适合对性能和控制力要求高的场景,而 Docker 部署则更适合快速迭代和资源优化的场景。选择合适的部署方式,可以最大化 Elasticsearch 的性能和可用性,满足业务需求。
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