Launch Elasticsearch

序言

Elasticsearch 集群就不再centos7上搭建了。直接在开发电脑上用docker搭建

另外Elasticsearch 对外的2个借口9200和9300的区别如下cuiyaonan2000@163.com：

1. 9200：HTTP协议用于我们通过Restful的形式对Elasticsearch进行业务上的处理
2. 9300：TCP协议用于集群之间的相互调用，另外我们的java工程也是通过Tcp访问ElasticSearch的

 

配置文件重点参数解析

  （1）cluster.name 集群名字，三台集群的集群名字都必须一致

（2）node.name 节点名字，三台ES节点字都必须不一样

（3）discovery.zen.minimum_master_nodes:2 表示集群最少的master数，如果集群的最少master数据少于指定的数，将无法启动，官方推荐node master数设置为集群数/2+1，我这里三台ES服务器，配置最少需要两台master，整个集群才可正常运行，

（4）node.master该节点是否有资格选举为master（这个是Mongodb所没有的），如果上面设了两个mater_node 2，也就是最少两个master节点，则集群中必须有两台es服务器的配置为node.master: true的配置，配置了2个节点的话，如果主服务器宕机，整个集群会不可用，所以三台服务器，需要配置3个node.masdter为true,这样三个master，宕了一个主节点的话，他又会选举新的master，还有两个节点可以用，只要配了node master为true的ES服务器数正在运行的数量不少于master_node的配置数，则整个集群继续可用，我这里则配置三台es node.master都为true，也就是三个master，master服务器主要管理集群状态，负责元数据处理，比如索引增加删除分片分配等，数据存储和查询都不会走主节点，压力较小，jvm内存可分配较低一点

（5）node.data 存储索引数据，三台都设为true即可

（6）bootstrap.memory_lock: true 锁住物理内存，不使用swap内存，有swap内存的可以开启此项

（7）discovery.zen.ping_timeout: 3000s 自动发现拼其他节点超时时间

（8）discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.0.8:9300","172.16.0.6:9300","172.16.0.22:9300"] 设置集群的初始节点列表，集群互通端口为9300

环境搭建

使用Docker在本机搭建一个单机版本的。

非常不幸使用的mac电脑芯片使用的是arm64/v8 所以只能下载elasticsearch7.X的版本。

具体哪个版本支持V8可以从官网查询：Docker Hub

cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker pull elasticsearch:7.14.0


#注意使用 -e设置了elasticsearch的类型为单机版
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.14.0


#设置elasticsearch必须使用账号密码
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker exec -it elasticsearch /bin/bash

#进入config文件夹，修改elasticsearch.yml文件 增加如下内容，
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

#保存后退出容器，然后在父环境中重启服务
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker restart elasticsearch

在重启万elasticsearch后，再次进入容器内执行如下命令：

[root@439bfba2b603 elasticsearch]# elasticsearch-setup-passwords interactive

根据下图可以看到我们需要给elasticsearch设置多个密码：这里将密码统一设置成cuiyaonan2000@163.com

 通过访问：http://localhost:9200 可以看到必须要登陆后才能访问

登录成功后显示如下的表示成功了

设置全网通用的中文分词器

先进入elasticsearch容器内部，然后执行（注意ik的版本跟elasticsearch一致就可以了）

[root@439bfba2b603 elasticsearch]# elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.14.0/elasticsearch-analysis-ik-7.14.0.zip

安装成功后使用该命令elasticsearch-plugin list 可以查看所安装的插件

Kibana

Kibana是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。

你可以用kibana搜索、查看存放在Elasticsearch中的数据。

Kibana与Elasticsearch的交互方式是各种不同的图表、表格、地图等，直观的展示数据，从而达到高级的数据分析与可视化的目的。

Elasticsearch、Logstash和Kibana这三个技术就是我们常说的ELK技术栈，可以说这三个技术的组合是大数据领域中一个很巧妙的设计。一种很典型的MVC思想，模型持久层，视图层和控制层。Logstash担任控制层的角色，负责搜集和过滤数据。Elasticsearch担任数据持久层的角色，负责储存数据。

这里使用docker简单创建一个实例cuiyaonan2000@163.com

#kibana的版本应该elasticsearch一致
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker pull kibana:7.14.0


docker run --name kibana --link=elasticsearch:test -p 5601:5601 -d kibana:7.14.0

#因为我门为elastic设置了密码所以要给kibana也设置密码否则登陆不进去
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker exec -it kibana /bin/bash



#进入容器后修改
bash-4.4$ vi kibana.yml 

增加如下内容
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "cuiyaonan"

#退出容器重启kibana
cuiyaonan@cuiyaonandeMacBook-Pro ~ % docker restart kibana

最后访问：http://localhost:5601/app/home#/  展示结果如下：