elastic search数据库集群部署「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

ES数据库安装

elastica search
elasticsearch的概念：
是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。

1、elasticsearch和MongoDB/redis/memcache一样，是非关系性数据库
是一个接近实时的搜索平台，从所索引这个文档到能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用restfullapi标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具
2、可扩展：支持一主多从且扩容容易，只要cluster.nam一致且在同一个网络中就能自动加入当前集群；本身就是开源软件，也支持很多开源的第三方插件
3、高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换
4、采用restfullapi标准：通过http接口和json格式进行操作数据
5、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个json文本

node节点 ：单个的装有elasticsearch服务并且提供故障转移和扩展的服务器
cluster集群：一个集群就是由一个或者多个node组织在一起，共同工作，共同分享整个数据具有负载均衡功能的集群
index索引： 索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合
type类型：索引可以为拥有相同字段的文档定义一个类型；一个索引中可以创建多个type
document文档：一个文档是一个可被索引的基础信息单元
field 列：field是elasticsearch的最小单位，相当于数据的某一个列
shards分片：elastic search将索引分成若干份，每个部分就是一个shard
replicas复制：replicas 是索引里每个shard的拷贝（一份或者多份）

elasticsearch 应用场景
1、搜索：电商、百科、App搜索
2、高亮显示：GitHub
3、分析和数据挖掘：ELK

elasticsearch特点：
1、高性能，天然分布式
2、对运维友好，不需要会java开发语言，开箱即用
3、功能丰富

elasticsearch安装部署6.6版本

rpm -qc elasticsearch 查看配置文件有哪些

[root@localhost soft]# rpm -qc elasticsearch
/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml      主配置文件
/etc/elasticsearch/jvm.options       jvm虚拟机配置
/etc/elasticsearch/log4j2.properties  
/etc/elasticsearch/role_mapping.yml
/etc/elasticsearch/roles.yml
/etc/elasticsearch/users
/etc/elasticsearch/users_roles
/etc/init.d/elasticsearch     init启动脚本
/etc/sysconfig/elasticsearch
/usr/lib/sysctl.d/elasticsearch.conf  配置参数，不需要改动
/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service  systemctl 启动文件

1、关闭防火墙

iptables -nL
iptables -F
iptables -X
iptables -Z
iptables -nL

2、下载软件
链接：https://pan.baidu.com/s/1PMpkPwAK03F_KYrZM-5hAw
提取码：lrai

mkdir /data/soft
[root@db-01 /data/soft]# ll -h
total 268M
-rw-r--r-- 1 root root 109M Feb 25  2019 elasticsearch-6.6.0.rpm
-rw-r--r-- 1 root root 159M Sep  2 16:35 jdk-8u102-linux-x64.rpm

3、安装jdk

rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm 
[root@db-01 /data/soft]# java -version
openjdk version "1.8.0_212"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_212-b04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.212-b04, mixed mode)

4、安装

rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

5、启动并检查

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
systemctl start elasticsearch.service

netstat -lntup|grep 9200

[root@db01 /data/soft]# curl 127.0.0.1:9200
{ 
   
  "name" : "pRG0qLR",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "mNuJSe07QM61IOxecnanZg",
  "version" : { 
   
    "number" : "6.6.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "rpm",
    "build_hash" : "a9861f4",
    "build_date" : "2019-01-24T11:27:09.439740Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.6.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

端口说明：

9200作为Http协议，主要用于外部通讯
9300作为Tcp协议，jar之间就是通过tcp协议通讯
ES集群之间是通过9300进行通讯

ES自定义配置
1、查看ES有哪些配置

[root@db01 ~]# rpm -qc elasticsearch 
/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml		#ES的主配置文件
/etc/elasticsearch/jvm.options				#jvm虚拟机配置
/etc/sysconfig/elasticsearch				#默认一些系统配置参数
/usr/lib/sysctl.d/elasticsearch.conf		#配置参数,不需要改动
/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service	#system启动文件

2、自定义配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml  /opt/
cat >/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml<<EOF node.name: node-1 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/log/elasticsearch bootstrap.memory_lock: true network.host: 10.0.0.51,127.0.0.1 http.port: 9200 EOF

3、重启服务

systemctl restart elasticsearch.service

4、解决内存锁定失败
重启后查看日志发现提示内存锁定失败

[root@db01 ~]# tail -f /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log 
[2019-11-14T09:42:29,513][ERROR][o.e.b.Bootstrap          ] [node-1] node validation exception
[1] bootstrap checks failed
[1]: memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked

解决方案：

systemctl edit elasticsearch
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

systemctl daemon-reload
systemctl restart elasticsearch.service

安装es-head插件安装
链接：https://pan.baidu.com/s/1PMpkPwAK03F_KYrZM-5hAw
提取码：lrai

注意:需要修改配置文件添加允许跨域参数

http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-origin: "*"

1.es-head 三种方式
1.npm安装方式
2.docker安装
3.google浏览器插件（推荐）

从google商店安装es-head插件
将安装好的插件导出到本地
修改插件文件名为zip后缀
解压目录
拓展程序-开发者模式-打开已解压的目录
连接地址修改为ES的IP地址

2.具体操作命令
Head插件在5.0以后安装方式发生了改变，需要nodejs环境支持，或者直接使用别人封装好的docker镜像
插件官方地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

使用docker部署elasticsearch-head

docker pull alivv/elasticsearch-head
docker run --name es-head -p 9100:9100 -dit elivv/elasticsearch-head

使用nodejs编译安装elasticsearch-head

cd /opt/
wget https://nodejs.org/dist/v12.13.0/node-v12.13.0-linux-x64.tar.xz
tar xf node-v12.13.0-linux-x64.tar.xz
mv node-v12.13.0-linux-x64 node
echo 'export PATH=$PATH:/opt/node/bin' >> /etc/profile
source /etc/profile 
npm -v
node -v 
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd elasticsearch-head-master
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
cnpm install
npm run start &

kibana与ES交互

链接：https://pan.baidu.com/s/1PMpkPwAK03F_KYrZM-5hAw
提取码：lrai

1、安装kibana

rpm -ivh kibana-6.6.0-x86_64.rpm

2、配置kubana

[root@localhost soft]# grep -nEv '#|^$' /etc/kibana/kibana.yml
2:server.port: 5601
7:server.host: "10.0.0.51"
28:elasticsearch.hosts: ["http://10.0.0.51:9200"]
37:kibana.index: ".kibana"

3、启动kibana

systemctl start kibana

端口：5601

4、测试命令

curl -XGET 'http://10.0.0.51:9200/_count?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d ' { "query": { "match_all": {} } } '

mysql    es
库           index 索引
表            type 
字段         json key 
行           doc文档

使用HTTP的协议
GET 查看
PUT 提交
POST 提交
DELETE 删除

方法 索引/类型/doc

PUT twitter/_doc/1
{ 
   
    "user" : "kimchy",
    "post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

所有以下划线开头都是系统默认的

{ 
   
"_index": "oldzhang",
"_type": "info",
"_id": "1",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": { 
   
"name": "zhang",
"age": "29"
}
}

故障案例

一开始使用ES库关联mysql 一开始使用的指定id 后来发现数据库的查询变的慢，根据调研，采用post随机id

elasticsearch 和数据库怎么进行关联

根据id进行关联，但是会进行id比较 不能出现id冲突
根据post 的随机id 不会进行id比较 关联mysql时增加一个字段 解决关联问题

查询命令

1、创建测试语句

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "zhang",
  "age": "29",
  "pet": "xiaoqi",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "xiao1",
  "age": "30",
  "pet": "xiaoqi",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "xiao2",
  "age": "26",
  "pet": "xiaoqi",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "xiao4",
  "age": "35",
  "pet": "xiaoqi",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "ya",
  "age": "28",
  "pet": "xiaomin",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "xiaomin",
  "age": "26",
  "pet": "xiaowang",
  "job": "SM"

}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "hemengfei",
  "age": "38",
  "pet": "xiaohe",
  "job": "3P"
}

POST oldzhang/info/
{ 
   
  "name": "xiaoyu",
  "age": "28",
  "pet": "bijiben",
  "job": "fly"
}

2、简单查询

GET oldzhang/_search/

3、条件查询

GET oldzhang/_search
{ 
   
  "query": { 
   
    "term": { 
   
      "name": { 
   
        "value": "xiaomin"
      }
    }
  }
}

GET oldzhang/_search
{ 
   
  "query": { 
   
    "term": { 
   
      "job": { 
   
        "value": "it"
      }
    }
  }
}

4、多条件查询

GET /oldzhang/_search
{ 
   
    "query" : { 
   
      "bool": { 
   
        "must": [
          { 
   "match": { 
   "pet": "xiaoqi"}},
          { 
   "match": { 
   "name": "zhang"}}
        ],
        "filter": { 
   
          "range": { 
   
            "age": { 
   
              "gte": 27,
              "lte": 30
            }
          }
          }
        }
      }
    }
}

增删改查
1、自定义的ID更新

PUT oldzhang/info/1
{ 
   
  "name": "zhang",
  "age": 30,
  "job": "it",
  "id": 1
}

2.随机ID更新
#先根据自定义的Id字段查出数据的随机ID

GET oldzhang/_search/
{ 
   
  "query": { 
   
    "term": { 
   
      "id": { 
   
        "value": "2"
      }
    }
  }
}

#取到随机ID后更改数据

PUT oldzhang/info/CVDdknIBq3aq7mPQaoWw
{ 
   
  "name": "yayay",
  "age": 30,
  "job": "it",
  "id": 2
}

MongoDB ES etcd 都是使用jso格式
而Redis是使用

日志的两种格式：

多行匹配格式
json格式

集群相关名词
1、默认分片和副本规则

5分片
1副本

2、集群健康状态

绿色: 所有数据都完整，且副本数满足
黄色: 所有数据都完整，但是副本数不满足
红色: 一个或多个索引数据不完整

3、节点类型

主节点:	 负责调度数据分配到哪个节点
数据节点:  实际负责处理数据的节点
默认: 		主节点也是工作节点

4、数据分片

主分片:		实际存储的数据,负责读写,粗框的是主分片
副本分片:	 主分片的副本,提供读,同步主分片,细框的是副本分片

5、副本

主分片的备份,副本数量可以自定义

部署ES集群
1、安装java

rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm

2、安装ES

rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

3、配置内存锁定

systemctl edit elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

4、集群配置文件

node-1

[root@localhost soft]# grep -nEv '#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
1:cluster.name: elk
2:node.name: node-1
3:path.data: /var/lib/elasticsearch
4:path.logs: /var/log/elasticsearch
5:bootstrap.memory_lock: true
6:network.host: 10.0.0.51,127.0.0.1
7:http.port: 9200
8:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
9:discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 

node-2

grep  -nEv '#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
17:cluster.name: elk
23:node.name: node-2
33:path.data: /var/lib/elasticsearch
37:path.logs: /var/log/elasticsearch
43:bootstrap.memory_lock: true
55:network.host: 10.0.0.52,127.0.0.1
59:http.port: 9200
68:discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
72:discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1  
这个参数的作用：如果集群想正常工作，至少需要几台机器正常
集群的节点个数的一半以上，也就是大多数
这两台机器能互相通讯

建议：
不要偶数个节点
解释修改参数：尽量使得集群节点数为奇数个

total number of master-eligible nodes     / 2 + 1
所有可能会成为master节点的个数 / 2 + 1

5、启动

systemctl daemon-reload
systemctl restart elasticsearch

6、查看日志

tail  -f /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log 

7、查看集群

ES-head查看是否有2个节点

集群注意事项

1.插入和读取数据在任意节点都可以执行,效果一样
2.es-head可以连接集群内任一台服务

3.主节点负责读写
如果主分片所在的节点坏掉了,副本分片会升为主分片

4.主节点负责调度
如果主节点坏掉了,数据节点会自动升为主节点

5.通讯端口
默认会有2个通讯端口：9200和9300
9300并没有在配置文件里配置过
如果开启了防火墙并且没有放开9300端口，那么集群通讯就会失败

查看集群各种信息

GET _cat/nodes
GET _cat/health
GET _cat/master
GET _cat/fielddata
GET _cat/indices
GET _cat/shards
GET _cat/shards/oldzhang

扩容第三台机器
1、安装java

rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm

2、安装ES

rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

3、配置内存锁定

systemctl edit elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

4、db03集群配置文件

cat > /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml <<EOF cluster.name: elk node.name: node-3 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/log/elasticsearch bootstrap.memory_lock: true network.host: 10.0.0.53,127.0.0.1 http.port: 9200 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.53"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 EOF

解释：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.53"]
能和集群内任意一个节点ping通即可 通过51可以和集群内所有的机器进行获取（感觉和病毒感染一样）

5、添加接点注意

1.对于新添加的节点来说:  
只需要直到集群内任意一个节点的IP和他自己本身的IP即可

对于以前的节点来说:
什么都不需要更改

2.最大master节点数设置
3个节点,设置为2

3.默认创建索引为1副本5分片

4.数据分配的时候会出现2中颜色
紫色: 正在迁移
黄色: 正在复制
绿色: 正常

5.3节点的时候
0副本一台都不能坏 
1副本的极限情况下可以坏2台: 1台1台的坏,不能同时坏2台,在数据复制完成的情况下,可以坏2台
2副本的情况可以同时坏2台

当数据库node2（假设为主库）down掉一个后 这时node1为主库，如果此时有数据写入，等到node2修复好之后，自动同步数据。
磁盘不能写的太满，会导致复制数据出现问题，保证足够的空间使用

动态修改最小发现节点数

GET _cluster/settings

PUT _cluster/settings
{ 
   
  "transient": { 
   
    "discovery.zen.minimum_master_nodes": 2
  }
}

出现这种情况是因为：主分片为5，副本为1 所以三个节点的情况下 一个为主分片 一个为副本，另外一个就是没有主分片和副本

3个节点的ES集群，极限情况下，最多允许坏几台？
如果选举参数配置为1的情况下，极限坏2台，不能同时坏，坏一台，等数据同步后，才能坏第二台

红色: 一个或多个索引数据不完整
如果集群编程红色了，只是说明索引数据不完整，

1、副本数和分片数都是可以调整的
2、分片数只有在创建索引的时候才能定义 索引一旦创建完成 分片数不能修改

复习：
ES集群故障转移和恢复注意事项

elasticsearch 是一款成熟的数据库，不只是elk的数据库

黄（副本数不满足）—-绿（正常）—-紫（迁移）