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Elasticsearch中Head插件的使用

互联网后端架构 • 6 年前 • 576 次点击  

一、ES中的基本概念

cluster

代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

shards

代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。

replicas

代表索引副本,es可以设置多个索引的副本,副本的作用一是提高系统的容错性,当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。

recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布,es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配,挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

river

代表es的一个数据源,也是其它存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务,通过读取river中的数据并把它索引到es中,官方的river有couchDB的,RabbitMQ的,Twitter的,Wikipedia的。

gateway

代表es索引快照的存储方式,es默认是先把索引存放到内存中,当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储,当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway,有本地文件系统(默认),分布式文件系统,Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。

discovery.zen

代表es的自动发现节点机制,es是一个基于p2p的系统,它先通过广播寻找存在的节点,再通过多播协议来进行节点之间的通信,同时也支持点对点的交互。

Transport

代表es内部节点或集群与客户端的交互方式,默认内部是使用tcp协议进行交互,同时它支持http协议(json格式)、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成)。


二、部署环境

采用三台CentOS7.3部署Elasticsearch集群,部署Elasticsearch集群就不得不提索引分片,以下是索引分片的简单介绍。

系统节点名IP
CentOS7.3els1172.18.68.11
CentOS7.3els2172.18.68.12
CentOS7.3els3172.18.68.13

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本。通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题。不能运行的原因可能是内存也可能是存储。由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力。

三、部署Elasticsearch集群

1.安装JDK

Elasticsearch是基于Java开发是一个Java程序,运行在Jvm中,所以第一步要安装JDK

yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel

2.下载elasticsearch

https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/ 是ELasticsearch的官方站点,如果需要下载最新的版本,进入官网下载即可。可以下载到本地电脑然后再导入CentOS中,也可以直接在CentOS中下载。

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.0.1.rpm

3.配置目录

安装完毕后会生成很多文件,包括配置文件日志文件等等,下面几个是最主要的配置文件路径

/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml                            # els的配置文件/etc/elasticsearch/jvm.options                                  # JVM相关的配置,内存大小等等/etc/elasticsearch/log4j2.properties                            # 日志系统定义/var/


    
lib/elasticsearch                                          # 数据的默认存放位置

4.创建用于存放数据与日志的目录

数据文件会随着系统的运行飞速增长,所以默认的日志文件与数据文件的路径不能满足我们的需求,那么手动创建日志与数据文件路径,可以使用NFS、可以使用Raid等等方便以后的管理与扩展

mkdir /els/{log,date}chown -R elasticsearch.elasticsearch /els/*

5.集群配置

集群配置中最重要的两项是node.namenetwork.host,每个节点都必须不通。其中node.name是节点名称主要是在Elasticsearch自己的日志加以区分每一个节点信息。
discovery.zen.ping.unicast.hosts是集群中的节点信息,可以使用IP地址、可以使用主机名(必须可以解析)。

vim /etc/elasticsearch
cluster.name: aubin-cluster                                 # 集群名称node.name: els1                                             # 节点名称,仅仅是描述名称,用于在日志中区分path.data: /var/lib/elasticsearch                           # 数据的默认存放路径path.logs: /var/log/elasticsearch                           # 日志的默认存放路径network.host: 192.168.0.1                                   # 当前节点的IP地址http.port: 9200                                             # 对外提供服务的端口,9300为集群服务的端口discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.18.68.11", "172.18.68.12","172.18.68.13"]       
# 集群个节点IP地址,也可以使用els、els.shuaiguoxia.com等名称,需要各节点能够解析discovery.zen.minimum_master_nodes: 2                       # 为了避免脑裂,集群节点数最少为 半数+1

6.JVM配置

由于Elasticsearch是Java开发的,所以可以通过/etc/elasticsearch/jvm.options配置文件来设定JVM的相关设定。如果没有特殊需求按默认即可。
不过其中还是有两项最重要的-Xmx1g-Xms1gJVM的最大最小内存。如果太小会导致Elasticsearch刚刚启动就立刻停止。太大会拖慢系统本身

vim /etc/elasticsearch/jvm.options-Xms1g                                                  # JVM最大、最小使用内存-Xmx1g

7.启动Elasticsearch

由于启动Elasticsearch会自动启动daemon-reload所以最后一项可以省略。

systemctl enable elasticsearch.service
systemctl start elasticsearch
systemctl daemon-reload                                 # 可以省略

8.测试

Elasticsearch直接听过了http接口,所以直接使用curl命令就可以查看到一些集群相关的信息。

可以使用curl命令来获取集群的相关的信息,

  • _cat代表查看信息

  • nodes为查看节点信息,默认会显示为一行,所以就用刀了?preety让信息更有好的显示

  • ?preety让输出信息更友好的显示

curl -XGET 'http://172.18.68.11:9200/_cat/nodes?pretty'172.18.68.12 18 68 0 0.07 0.06 0.05 mdi - els2172.18.68.13 25 67 0 0.01 0.02 0.05 mdi * els3             #  *号表示为当前节点为主节点的意思172.18.68.11  7 95 0 0.02 0.04 0.05 mdi - els1

如果你要想查看更多有关于集群信息、当前节点统计信息等等,可以使用一下命令来获取到所有可以查看的信息。

curl -XGET 'http://172.18.68.11:9200/_cat?pretty'   




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