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本文内容
- 背景
- ES 集群中第一个 master 节点
- ES slave 节点
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 | 是 |
192.168.1.3 | es-02 | 否 |
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: 172.16.50.137
55: #
56: # 设置自定义 HTTP 端口:
57: http.port: 9200
58: # 集群内部通信端口:
59: transport.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: ["host1", "host2"]
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;
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。
- 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。
CentOS7 部署 ElasticSearch 2.1.1 集群 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/129045.htm
使用 Elasticsearch + Logstash + Kibana 搭建日志集中分析平台实践 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-12/126587.htm
Linux 上安装部署 ElasticSearch 全程记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/123241.htm
Elasticsearch 安装使用教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113615.htm
ElasticSearch 配置文件译文解析 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114244.htm
ElasticSearch 集群搭建实例 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114243.htm
分布式搜索 ElasticSearch 单机与服务器环境搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/60787.htm
ElasticSearch 的工作机制 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109922.htm
ElasticSearch 的详细介绍 :请点这里
ElasticSearch 的下载地址 :请点这里
本文永久更新链接地址 :http://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/130973.htm
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