ELK——Elasticsearch 搭建集群经验

本文内容

  • 背景
  • ES集群中第一个master节点
  • ES slave节点

迁移到:http://www.bdata-cap.com/newsinfo/1712679.html

本文总结 Elasticsearch(以下简称ES)搭建集群的经验。以 Elasticsearch-rtf-2.2.1 版本为例。

我搭过三个集群:研究ELK时搭了一个;测试环境搭了一个;生产环境搭了一个。回想起来,搭建这三个集群时遇到的问题都不一样(我这么说,主要针对集群中节点发现,以及master问题,而不是es启动不起来或报错等问题)~

  • 研究ELK时,搭建ES集群倒是很顺利,原因很简单,先从一台机器开始的;
  • 可是测试环境搭建集群时,遭遇新加入节点一直不能发现 master 节点,或是集群节点出现都选举自己为 master 这两个情况,因为,节点都是陆续启动的,配置不当,是会出问题;
  • 等到在生产环境搭建集群时,遭遇无法选举出 master 节点的情况。ES head 和 kopf 两个插件都不可用,因为,既然集群没有选举出 master 节点,显然,整个集群是用不了的。而前面的情况,head 和 kopf 插件还是能用的,但能用,意义也不大~

总结起来,搭建集群,应该注意两个问题。首先,当然是 Elasticsearch.yml 配置是否正确;再就是你的操作方式。比如节点启动步骤等。

因为,如果搭建一个集群,那么必须保证集群有一个 master 节点,一般来说,第一个启动的节点,一定是 master。然后,分别启动其他节点,这些节点就会找到 master 节点,而 master 节点,也会发现这些节点。

  • 因此,配置集群中的第一个master节点,务必简单(简单到什么程度,后面再说),先启动它,它会立刻成为 master 节点。之后,再配置其他节点,最好直接告诉它们,可能的 master 节点是什么,然后启动他们,它们就会发现 master,而 master 节点,也会发现新加入的节点。
  • 否则,如果第一个启动的节点,配置过于复杂(条件苛刻),造成它不能成为 master 节点,那么,整个集群会失败。

稍后,你再配置节点时,可以采用更高级、复杂点的配置,就不会有什么问题了~

所以,我才强调,ES 集群中第一个 master 节点的配置务必简单,以后再调整。

背景


假设,我们想搭建这样一个名为 myfirstcluster 的ES集群,它有两个节点:

节点 主机名 是否为 master
192.168.1.2 es-01
192.168.1.3 es-02

ES集群中第一个master节点


最简单的 ES master 节点配置如下。该配置文件,是一个完整的 ES 配置文件,所以很长。我顺便翻译成了中文。

   1: # ======================== Elasticsearch Configuration =========================
   2: #
   3: # 注意: Elasticsearch 大多数设置都有默认值.
   4: #       在你着手调整和优化配置之前,确保你明白你期望什么,得到什么结果
   5: #
   6: # 配置一个节点的主要方式就是通过该文件. 该模板列出了大多数重要的设置.
   7: #
   8: # 更多配置选项参见如下链接:
   9: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration.html>
  10: #
  11: # ---------------------------------- 集群 -----------------------------------
  12: #
  13: # 集群名称:
  14: #
  15: cluster.name: mycluster
  16: #
  17: # ------------------------------------ 节点 ------------------------------------
  18: #
  19: # 节点名称:
  20: #
  21: node.name: es-01
  22: node.master: true
  23: node.data: true
  24: #
  25: # 为节点添加自定义属性,如机架:
  26: #
  27: # node.rack: r1
  28: #
  29: # ----------------------------------- 路径 ------------------------------------
  30: #
  31: # 存放数据的目录 (多个目录用逗号分隔):
  32: #
  33: # path.data: /path/to/data
  34: #
  35: # 日志文件目录:
  36: #
  37: # path.logs: /path/to/logs
  38: #
  39: # ----------------------------------- 内存 -----------------------------------
  40: #
  41: # 启动时锁定内存:
  42: #
  43: # bootstrap.mlockall: true
  44: #
  45: # 确保设置了 `ES_HEAP_SIZE` 环境变量, 大小为系统内存的一半,
  46: # 该值为线程可以使用的最大内存
  47: #
  48: # 当系统正在交换内存时, Elasticsearch 执行性能会很差.
  49: #
  50: # ---------------------------------- 网络 -----------------------------------
  51: #
  52: # 设置绑定地址到指定IP (IPv4 or IPv6):
  53: #
  54: network.host: 192.168.1.2
  55: #
  56: # 设置自定义 HTTP 端口:
  57: http.port: 9200
  58: # 集群内部通信端口:
  59: tcp.port: 9300
  60: #
  61: # 更多信息, 参见如下链接:
  62: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-network.html>
  63: #
  64: # --------------------------------- 节点发现 ----------------------------------
  65: #
  66: # 当新节点加入时,传递一个主机的初始化列表以完成节点发现:
  67: # 默认主机列表为 ["127.0.0.1", "[::1]"]
  68: #
  69: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300"]
  70: #
  71: # 通过配置大多数节点阻止脑裂现象 (数量: 节点总数量 / 2 + 1):
  72: #
  73: # discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
  74: #
  75: # 更多信息, 参见如下链接:
  76: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery.html>
  77: #
  78: # ---------------------------------- 网关 -----------------------------------
  79: #
  80: # 当整个集群重新启动后, 只有 N 个节点启动了, 集群才会恢复,否则将阻塞:
  81: #
  82: # gateway.recover_after_nodes: 2
  83: #
  84: # 更多信息, 参见如下链接:
  85: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-gateway.html>
  86: #
  87: # ---------------------------------- 其他 -----------------------------------
  88: #
  89: # 禁止在一个系统上启动多个节点:
  90: #
  91: # node.max_local_storage_nodes: 1
  92: #
  93: # 当删除 index 是必需显式名称:
  94: #
  95: # action.destructive_requires_name: true
  96:  
  97: index:
  98:   analysis:
  99:     tokenizer:
 100:       my_pinyin:
 101:         type: pinyin
 102:         first_letter: prefix
 103:         padding_char: ''
 104:       pinyin_first_letter:
 105:         type: pinyin
 106:         first_letter: only
 107:       mmseg_maxword:
 108:         type: mmseg
 109:         seg_type: max_word
 110:       mmseg_complex:
 111:         type: mmseg
 112:         seg_type: complex
 113:       mmseg_simple:
 114:         type: mmseg
 115:         seg_type: simple
 116:       semicolon_spliter:
 117:         type: pattern
 118:         pattern: ";"
 119:       pct_spliter:
 120:         type: pattern
 121:         pattern: "[%]+"
 122:       ngram_1_to_2:
 123:         type: nGram
 124:         min_gram: 1
 125:         max_gram: 2
 126:       ngram_1_to_3:
 127:         type: nGram
 128:         min_gram: 1
 129:         max_gram: 3
 130:     filter:
 131:       ngram_min_3:
 132:         max_gram: 10
 133:         min_gram: 3
 134:         type: nGram
 135:       ngram_min_2:
 136:         max_gram: 10
 137:         min_gram: 2
 138:         type: nGram
 139:       ngram_min_1:
 140:         max_gram: 10
 141:         min_gram: 1
 142:         type: nGram
 143:       min2_length:
 144:         min: 2
 145:         max: 4
 146:         type: length
 147:       min3_length:
 148:         min: 3
 149:         max: 4
 150:         type: length
 151:       pinyin_first_letter:
 152:         type: pinyin
 153:         first_letter: only
 154:     analyzer:
 155:       lowercase_keyword:
 156:         type: custom
 157:         filter:
 158:         - lowercase
 159:         tokenizer: standard
 160:       lowercase_keyword_ngram_min_size1:
 161:         type: custom 
 162:         filter:
 163:         - lowercase 
 164:         - stop
 165:         - trim
 166:         - unique
 167:         tokenizer: nGram
 168:       lowercase_keyword_ngram_min_size2:
 169:         type: custom
 170:         filter:
 171:         - lowercase
 172:         - min2_length
 173:         - stop
 174:         - trim
 175:         - unique
 176:         tokenizer: nGram
 177:       lowercase_keyword_ngram_min_size3:
 178:         type: custom
 179:         filter:
 180:         - lowercase
 181:         - min3_length
 182:         - stop
 183:         - trim
 184:         - unique
 185:         tokenizer: ngram_1_to_3 
 186:       lowercase_keyword_ngram:
 187:         type: custom
 188:         filter:
 189:         - lowercase
 190:         - stop
 191:         - trim
 192:         - unique
 193:         tokenizer: ngram_1_to_3
 194:       lowercase_keyword_without_standard:
 195:         type: custom
 196:         filter:
 197:         - lowercase
 198:         tokenizer: keyword
 199:       lowercase_whitespace:
 200:         type: custom
 201:         filter:
 202:         - lowercase
 203:         tokenizer: whitespace
 204:       ik:
 205:         alias:
 206:         - ik_analyzer
 207:         type: ik
 208:       ik_max_word:
 209:         type: ik
 210:         use_smart: true
 211:       ik_smart:
 212:         type: ik
 213:         use_smart: true
 214:       mmseg:
 215:         alias:
 216:         - mmseg_analyzer
 217:         type: mmseg
 218:       mmseg_maxword:
 219:         type: custom
 220:         filter:
 221:         - lowercase
 222:         tokenizer: mmseg_maxword
 223:       mmseg_complex:
 224:         type: custom
 225:         filter:
 226:         - lowercase
 227:         tokenizer: mmseg_complex
 228:       mmseg_simple:
 229:         type: custom
 230:         filter:
 231:         - lowercase
 232:         tokenizer: mmseg_simple
 233:       comma_spliter:
 234:         type: pattern
 235:         pattern: "[,|\\s]+"
 236:       pct_spliter:
 237:         type: pattern
 238:         pattern: "[%]+"
 239:       custom_snowball_analyzer:
 240:         type: snowball
 241:         language: English
 242:       simple_english_analyzer:
 243:         type: custom
 244:         tokenizer: whitespace
 245:         filter:
 246:         - standard
 247:         - lowercase
 248:         - snowball
 249:       edge_ngram:
 250:         type: custom
 251:         tokenizer: edgeNGram
 252:         filter:
 253:         - lowercase
 254:       pinyin_ngram_analyzer:
 255:         type: custom
 256:         tokenizer: my_pinyin
 257:         filter:
 258:         - lowercase
 259:         - nGram
 260:         - trim
 261:         - unique
 262:       pinyin_first_letter_analyzer:
 263:         type: custom
 264:         tokenizer: pinyin_first_letter
 265:         filter:
 266:         - standard
 267:         - lowercase
 268:       pinyin_first_letter_keyword_analyzer:
 269:         alias:
 270:         - pinyin_first_letter_analyzer_keyword
 271:         type: custom
 272:         tokenizer: keyword
 273:         filter:
 274:         - pinyin_first_letter
 275:         - lowercase
 276:       path_analyzer: #used for tokenize :/something/something/else
 277:         type: custom
 278:         tokenizer: path_hierarchy 
 279:  
 280: #index.analysis.analyzer.default.type: mmseg
 281: index.analysis.analyzer.default.type: ik 
 282:  
 283: # rtf.filter.redis.host: 127.0.0.1
 284: # rtf.filter.redis.port: 6379

说明:

  • 第15行,指定集群名称 myfirstcluster;
  • 第21行,指定节点名称,最好写主机名;
  • 第22和23行,指定该是否可能为master节点,以及是否为数据节点。ES的所说master节点,其实弱化了很多,仅仅就是为了节点发现和选举master节点而已,它甚至都可以不用来保存数据。

因此,看你的规划,完全可以让一个 master 节点,不保存任何数据;

  • 第54行,指定节点IP地址,192.168.1.2;
  • 第57行,指定HTTP端口,比如,head、kopf插件等插件,都使用该端口。事实上,你可以指定从 92开头的任何端口;
  • 第59行,指定集群内部通信的端口,比如,节点发现都使用该端口。事实上,你可以指定93开头的任何端口,该行也可以写成“transport.tcp.port: 9300”;

这7行配置,在我看来,针对集群中第一个master节点,必须配置正确的。其他配置,可以暂时不用。

其中,第57行和第59行,实际上,一台物理机,是可以运行多个 ES,只需要指定不同的配置文件即可。

  • 第69行,指定节点初始化列表,因为该节点是集群第一台机器,并且要当 master,所以写”127.0.0.1:9300”,端口号,就是你在第59行指定的端口。相关资料显示,也可以不指定端口,那是不是会93开头的所有端口扫描一下呢?;
  • 从97行开始,是配置ES的分词。

slave 节点


Slave 节点配置如下。该配置文件内容只列出了配置项,但是是完整的。

   1: # ======================== Elasticsearch Configuration =========================
   2: #
   3: # ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
   4: #
   5: # Use a descriptive name for your cluster:
   6: #
   7: cluster.name: myfirstcluster
   8: #
   9: # ------------------------------------ Node ------------------------------------
  10: #
  11: # Use a descriptive name for the node:
  12: #
  13: node.name: es-02
  14: node.master: true
  15: node.data: true
  16: #
  17: # ----------------------------------- Paths ------------------------------------
  18: #
  19: # Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
  20: #
  21: # path.data: /path/to/data
  22: #
  23: # Path to log files:
  24: #
  25: # path.logs: /path/to/logs
  26: #
  27: # ----------------------------------- Memory -----------------------------------
  28: #
  29: # ...
  30: #
  31: # ---------------------------------- Network -----------------------------------
  32: #
  33: # Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
  34: #
  35: network.host: 192.168.1.3
  36: #
  37: # Set a custom port for HTTP:
  38: #
  39: http.port: 9200
  40: transport.tcp.port: 9300
  41: #
  42: # --------------------------------- Discovery ----------------------------------
  43: #
  44: # Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started:
  45: # The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
  46: #
  47: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.2:9300"]
  48: #
  49: # ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
  50: #
  51: # ...
  52: #
  53: # ---------------------------------- Various -----------------------------------
  54: # ...
  55:  
  56: index:
  57:   analysis:
  58:     tokenizer:
  59:       my_pinyin:
  60:         type: pinyin
  61:         first_letter: prefix
  62:         padding_char: ''
  63:       pinyin_first_letter:
  64:         type: pinyin
  65:         first_letter: only
  66:       mmseg_maxword:
  67:         type: mmseg
  68:         seg_type: max_word
  69:       mmseg_complex:
  70:         type: mmseg
  71:         seg_type: complex
  72:       mmseg_simple:
  73:         type: mmseg
  74:         seg_type: simple
  75:       semicolon_spliter:
  76:         type: pattern
  77:         pattern: ";"
  78:       pct_spliter:
  79:         type: pattern
  80:         pattern: "[%]+"
  81:       ngram_1_to_2:
  82:         type: nGram
  83:         min_gram: 1
  84:         max_gram: 2
  85:       ngram_1_to_3:
  86:         type: nGram
  87:         min_gram: 1
  88:         max_gram: 3
  89:     filter:
  90:       ngram_min_3:
  91:         max_gram: 10
  92:         min_gram: 3
  93:         type: nGram
  94:       ngram_min_2:
  95:         max_gram: 10
  96:         min_gram: 2
  97:         type: nGram
  98:       ngram_min_1:
  99:         max_gram: 10
 100:         min_gram: 1
 101:         type: nGram
 102:       min2_length:
 103:         min: 2
 104:         max: 4
 105:         type: length
 106:       min3_length:
 107:         min: 3
 108:         max: 4
 109:         type: length
 110:       pinyin_first_letter:
 111:         type: pinyin
 112:         first_letter: only
 113:     analyzer:
 114:       lowercase_keyword:
 115:         type: custom
 116:         filter:
 117:         - lowercase
 118:         tokenizer: standard
 119:       lowercase_keyword_ngram_min_size1:
 120:         type: custom
 121:         filter:
 122:         - lowercase
 123:         - stop
 124:         - trim
 125:         - unique
 126:         tokenizer: nGram
 127:       lowercase_keyword_ngram_min_size2:
 128:         type: custom
 129:         filter:
 130:         - lowercase
 131:         - min2_length
 132:         - stop
 133:         - trim
 134:         - unique
 135:         tokenizer: nGram
 136:       lowercase_keyword_ngram_min_size3:
 137:         type: custom
 138:         filter:
 139:         - lowercase
 140:         - min3_length
 141:         - stop
 142:         - trim
 143:         - unique
 144:         tokenizer: ngram_1_to_3
 145:       lowercase_keyword_ngram:
 146:         type: custom
 147:         filter:
 148:         - lowercase
 149:         - stop
 150:         - trim
 151:         - unique
 152:         tokenizer: ngram_1_to_3
 153:       lowercase_keyword_without_standard:
 154:         type: custom
 155:         filter:
 156:         - lowercase
 157:         tokenizer: keyword
 158:       lowercase_whitespace:
 159:         type: custom
 160:         filter:
 161:         - lowercase
 162:         tokenizer: whitespace
 163:       ik:
 164:         alias:
 165:         - ik_analyzer
 166:         type: ik
 167:       ik_max_word:
 168:         type: ik
 169:         use_smart: false
 170:       ik_smart:
 171:         type: ik
 172:         use_smart: true
 173:       mmseg:
 174:         alias:
 175:         - mmseg_analyzer
 176:         type: mmseg
 177:       mmseg_maxword:
 178:         type: custom
 179:         filter:
 180:         - lowercase
 181:         tokenizer: mmseg_maxword
 182:       mmseg_complex:
 183:         type: custom
 184:         filter:
 185:         - lowercase
 186:         tokenizer: mmseg_complex
 187:       mmseg_simple:
 188:         type: custom
 189:         filter:
 190:         - lowercase
 191:         tokenizer: mmseg_simple
 192:       comma_spliter:
 193:         type: pattern
 194:         pattern: "[,|\\s]+"
 195:       pct_spliter:
 196:         type: pattern
 197:         pattern: "[%]+"
 198:       custom_snowball_analyzer:
 199:         type: snowball
 200:         language: English
 201:       simple_english_analyzer:
 202:         type: custom
 203:         tokenizer: whitespace
 204:         filter:
 205:         - standard
 206:         - lowercase
 207:         - snowball
 208:       edge_ngram:
 209:         type: custom
 210:         tokenizer: edgeNGram
 211:         filter:
 212:         - lowercase
 213:       pinyin_ngram_analyzer:
 214:         type: custom
 215:         tokenizer: my_pinyin
 216:         filter:
 217:         - lowercase
 218:         - nGram
 219:         - trim
 220:         - unique
 221:       pinyin_first_letter_analyzer:
 222:         type: custom
 223:         tokenizer: pinyin_first_letter
 224:         filter:
 225:         - standard
 226:         - lowercase
 227:       pinyin_first_letter_keyword_analyzer:
 228:         alias:
 229:         - pinyin_first_letter_analyzer_keyword
 230:         type: custom
 231:         tokenizer: keyword
 232:         filter:
 233:         - pinyin_first_letter
 234:         - lowercase
 235:       path_analyzer: #used for tokenize :/something/something/else
 236:         type: custom
 237:         tokenizer: path_hierarchy
 238:  
 239: #index.analysis.analyzer.default.type: mmseg
 240: index.analysis.analyzer.default.type: ik

 

 

 

 

 

 

 

 

 

说明:

  • 第7行,也是指定了集群名称;
  • 第13行,指定了节点名称为 es-02(主机名)
  • 第14和15行,指定了该节点可能成为 master 节点,还可以是数据节点;
  • 第35行,指定节点IP地址为 192.168.1.3;
  • 第39行,指定http端口,你使用head、kopf等相关插件使用的端口;
  • 第40行,集群内部通信端口,用于节点发现等;

上面的配置master也是这么配置的。

  • 第47行,跟master节点配置不一样了。这里直接告诉该的节点,可能的master节点是什么。

参考资料


posted @ 2016-05-03 13:44 船长&CAP 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
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