基于 docker 搭建 elasticsearch:5.6.8 分布式集群环境

2024-05-26 20:08

本文主要是介绍基于 docker 搭建 elasticsearch:5.6.8 分布式集群环境,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

      • 1. 目录结构
      • 2. 前置配置
      • 3. 单机版 es 集群搭建
      • 4. es 客户端工具安装
      • 5. 通过 api 操作索引
        • 5.1 创建索引
        • 5.2 创建 index 对应的 mapping
        • 5.3 查询索引信息
        • 5.4 查看索引 mapping
        • 5.5 修改索引配置
        • 5.6 插入数据
        • 5.7 批量导入数据
        • 5.8 创建带 mapping 的索引
        • 5.9 多索引批量导入
        • 5.10 检索文档
        • 5.11 删除文档
      • 6 文档元数据
      • 7. 索引创建原则
      • 8. 对比关系型数据库
      • 附录 - 中文分词器插件安装
      • 附录 - 可视化 docker 管理工具安装
      • 附录 - 参考网址

1. 目录结构

es
├── data1		# es1 数据文件挂载目录
├── data2		# es2 数据文件挂载目录
├── data3		# es3 数据文件挂载目录
├── es1.yml 	# es1 配置文件
├── es2.yml		# es2 配置文件
└── es3.yml		# es3 配置文件

强调: 如果 es 选的 6.x 版本的话,那么需将data1 data2 data3 开启777权限。 命令: sudo chmod 777 data*

 

2. 前置配置

# 1. 调高JVM线程数限制数量, 防止启动容器时,报出如下错误:#  bootstrap checks failed max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
# 方式1: 运行 ELK 镜像需要 vm.max_map_count 至少需要 262144 内存(永久性修改)
sudo vim /etc/sysctl.conf# 存在 vm.max_map_count 参数则修改,没有则新增vm.max_map_count = 262144# 方式2: 临时改变某个指定参数的值
sysctl -w vm.max_map_count=262144# 重新加载内核参数
sudo sysctl -p

 

3. 单机版 es 集群搭建

# 创建数据文件挂载目录
mkdir -p ./es/data1 ./es/data2 ./es/data3# 创建 es 配置文件, 文件内容见下面 git 仓库
touch es1.yml  es2.yml  es3.yml# 拉取 es 镜像
docker pull elasticsearch:5.6.8# 启动 es 集群 节点1 实例
docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \-p 2181:2181 -p 7050:7050 \-v /data/es/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \-v /data/es/data1:/usr/share/elasticsearch/data \--name es1 elasticsearch:5.6.8# 启动 es 集群 节点2 实例
docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \-p 2888:2888 -p 7051:7051 \-v /data/es/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \-v /data/es/data2:/usr/share/elasticsearch/data \--name es2 elasticsearch:5.6.8# 启动 es 集群 节点3 实例
docker run -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \-p 3888:3888 -p 7053:7053 \-v /data/es/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \-v /data/es/data3:/usr/share/elasticsearch/data \--name es3 elasticsearch:5.6.8# 查看节点状态, 以下三个地址均可
http://192.168.10.1:2181/_cat/nodes?pretty
http://192.168.10.1:2888/_cat/nodes?pretty
http://192.168.10.1:3888/_cat/nodes?pretty# 查看集群健康, 以下三个地址均可
http://192.168.10.1:2181/_cluster/health
http://192.168.10.1:2181/_cluster/health
http://192.168.10.1:3888/_cluster/health# 清理 es 集群容器实例
docker rm -f $(docker ps -a | grep "elasticsearch" | awk '{print $1}')

设置 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" 原因: /etc/elasticsearch/jvm.options 默认jvm最大最小内存是2G。 验证命令如下:

  1. docker exec -it es1 bash
  2. cat /etc/elasticsearch/jvm.options | egrep “Xms|Xmx”

es*.yml 配置文件地址: https://github.com/AnswerAIL/aal-csdn-docs/tree/master/es

 

4. es 客户端工具安装

# 下载镜像
docker pull mobz/elasticsearch-head:5# 启动实例
docker run -d -p 7058:9100 --name es-manager  mobz/elasticsearch-head:5# 浏览器端访问
http://192.168.10.1:7058/

页面呈现效果
在这里插入图片描述
 

5. 通过 api 操作索引

5.1 创建索引
	# 执行以下指令, 创建 my_index  索引# number_of_shards: 设置索引分片个数# number_of_replicas: 设置索引副本个数# 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}curl -X PUT http://192.168.10.1:2181/my_index -d '  { "settings": { "number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 1}}'

效果呈现
在这里插入图片描述新建的索引 my_index 中 mapping 是一个空集
在这里插入图片描述

5.2 创建 index 对应的 mapping
# 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{类型}/_mapping 
curl -X POST http://192.168.10.1:2181/my_index/student/_mapping -d '
{"student": {"properties": {"userName": {"type": "text","store": "true"},"age": {"type": "integer","index": "false"},"credit": {"type": "double"},"isDelete": {"type": "boolean"},"address": {"type": "text"},"createDate": {"type": "date"}}}
}'

此时查找索引 my_index 对应的mapping
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

5.3 查询索引信息
  1. 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/_search_shards
  2. eg: http://192.168.10.1:2181/my_index/_search_shards
5.4 查看索引 mapping
  1. 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/_mapping
  2. eg: http://192.168.10.1:2181/my_index/_mapping
5.5 修改索引配置
	# 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/_settingscurl -X PUT http://192.168.10.1:2181/my_index/_settings -d '  { "number_of_replicas": 2}'
  1. number_of_shards: 索引分片个数, 默认为5. 在索引创建后不可修改
  2. number_of_replicas: 索引副本个数, 默认为1. 该参数可随时修改
5.6 插入数据
	# 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{类型}, 此格式 _id 会自动生成# 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{类型}/{_id}curl -X POST http://192.168.10.1:2181/my_index/student -d '  { "userName": "answer","age": 25,"address": "pt","credit": 99.98,"isDelete": false,"createDate": "2019-05-12"}'

在这里插入图片描述

5.7 批量导入数据

curl -X PUT “http://192.168.10.1:2181/_bulk” -H ‘Content-Type: application/json’ --data-binary @/data/es/data.json

data.json

{"index": {"_index":"my_index","_type":"student"}}
{"userName": "zhangsan", "age": 21, "address": "shenzhen", "credit": 90.1, "isDelete": false, "createDate": "2019-05-12"}
{"index": {"_index":"my_index","_type":"student"}}
{"userName": "lisi", "age": 12, "address": "beijing", "credit": 90.1, "isDelete": false, "createDate": "2019-05-12"}

在这里插入图片描述

5.8 创建带 mapping 的索引
	# http://192.168.10.1:2181/{索引名称}curl -X PUT http://192.168.10.1:2181/idx_orderno -d '  { "settings": { "number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 1}, "mappings": { "order": { "properties": { "orderNo": { "type": "text" },"orderType": {"type": "integer"}, "orderAmt": { "type": "double" },"isValid": {"type": "boolean"}, "orderDate": {"type": "date"} } } } }'

在这里插入图片描述

5.9 多索引批量导入

修改 data.json 文件内容

{"index": {"_index": "my_index", "_type": "student"}}
{"userName": "paul", "age": 21, "address": "usa", "credit": 90.9, "isDelete": false, "createDate": "2019-05-12"}
{"index": {"_index": "my_index", "_type": "student"}}
{"userName": "james", "age": 32, "address": "usa", "credit": 92.1, "isDelete": false, "createDate": "2019-05-12"}{"index": {"_index": "idx_orderno", "_type": "order"}}
{"orderNo": "20190512001", "orderType": 1, "orderAmt": 100.21, "isValid": true, "orderDate": "2019-05-12"}
{"index": {"_index": "idx_orderno", "_type": "order"}}
{"orderNo": "20190512002", "orderType": 2, "orderAmt": 890.15, "isValid": false, "orderDate": "2019-05-13"}
{"index": {"_index": "idx_orderno", "_type": "order"}}
{"orderNo": "20190512003", "orderType": 3, "orderAmt": 2890.98, "isValid": true, "orderDate": "2019-05-11"}

执行导入: curl -X PUT “http://192.168.10.1:2181/_bulk” -H ‘Content-Type: application/json’ --data-binary @/data/es/data.json

5.10 检索文档
  1. 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{类型}/{_id}/_source
  2. eg: http://192.168.10.1:2181/my_index/student/AWqq6Di5iA6UKPrDKXmT/_source

在这里插入图片描述
_source字段不会被美化,它的样子与我们输入的一致,现在只包含我们请求的字段,而且过滤了date字段

 

  1. 格式: http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{类型}/{_id}?pretty
  2. eg: http://192.168.10.1:2181/my_index/student/AWqq6Di5iA6UKPrDKXmT?pretty

在这里插入图片描述
pretty:在任意的查询字符串中增加pretty参数,类似于上面的例子。会让Elasticsearch美化输出(pretty-print)JSON响应以便更加容易阅读

 

5.11 删除文档
  1. 格式: curl -XDELETE http://192.168.10.1:2181/{索引名称}/{索引类型}/{_id}
  2. eg: curl -XDELETE http://192.168.10.1:2181/my_index/student/AWqq7x7YiA6UKPrDKXmV

 

6 文档元数据

属性注释说明
_index索引文档存储的地方
_type类型文档代表的对象的类
_idid仅仅是一个字符串,它与_index和_type组合时,就可以在es中唯一标识一个文档。
当创建一个文档,可以自定义_id,也可以让es帮你自动生成
文档的唯一标识

 

7. 索引创建原则

  • 类似的数据放在一个索引,非类似的数据放不同索引
  • 索引名称必须是小写的,不能用下划线开头,不能包含逗号
  • index中包含了很多类似的document:类似是什么意思,其实指的就是说,这些document的fields很大一部分是相同的,你说你放了3个document,每个document的fields都完全不一样,这就不是类似了,就不太适合放到一个index里面去了

 

8. 对比关系型数据库

es关系型数据库
索引(index)库(database)
类型(type)表(table)
文档(document)行(row)
字段(field)列名(column)

 

附录 - 中文分词器插件安装

	# 进入 es 集群的 es1 节点容器内部docker exec -it es1 bashcd /usr/share/elasticsearch# 执行安装命令, 请安装 ES 对应版本的分词器, https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.6.8/elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip# 重启 es1 容器docker restart es1

ik 带有两个分词器:

  1. ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分;尽可能多的拆分出词语
  2. ik_smart:会做最粗粒度的拆分;已被分出的词语将不会再次被其它词语占有

 

附录 - 可视化 docker 管理工具安装

# 下载 ui-for-docker 镜像
docker pull uifd/ui-for-docker# 启动容器实例
docker run -d -p 7050:9000 --privileged -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --name dockerUI uifd/ui-for-docker# 浏览器端访问
http://192.168.10.1:7050/

页面呈现效果
在这里插入图片描述
 

附录 - 参考网址

  • Elasticsearch Reference
  • ES 配置文件参数说明
  • 中文分词器 elasticsearch-analysis-ik git 地址
  • ElasticSearch教程——汇总篇

这篇关于基于 docker 搭建 elasticsearch:5.6.8 分布式集群环境的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1005463

相关文章

C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍

《C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式介绍》分布式锁在集群的架构中发挥着重要的作用,:本文主要介绍C#使用StackExchange.Redis实现分布式锁的... 目录自定义分布式锁获取锁释放锁自动续期StackExchange.Redis分布式锁获取锁释放锁自动续期分布式

IntelliJ IDEA 中配置 Spring MVC 环境的详细步骤及问题解决

《IntelliJIDEA中配置SpringMVC环境的详细步骤及问题解决》:本文主要介绍IntelliJIDEA中配置SpringMVC环境的详细步骤及问题解决,本文分步骤结合实例给大... 目录步骤 1:创建 Maven Web 项目步骤 2:添加 Spring MVC 依赖1、保存后执行2、将新的依赖

Windows Docker端口占用错误及解决方案总结

《WindowsDocker端口占用错误及解决方案总结》在Windows环境下使用Docker容器时,端口占用错误是开发和运维中常见且棘手的问题,本文将深入剖析该问题的成因,介绍如何通过查看端口分配... 目录引言Windows docker 端口占用错误及解决方案汇总端口冲突形成原因解析诊断当前端口情况解

Python如何自动生成环境依赖包requirements

《Python如何自动生成环境依赖包requirements》:本文主要介绍Python如何自动生成环境依赖包requirements问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑... 目录生成当前 python 环境 安装的所有依赖包1、命令2、常见问题只生成当前 项目 的所有依赖包1、

深入理解Apache Kafka(分布式流处理平台)

《深入理解ApacheKafka(分布式流处理平台)》ApacheKafka作为现代分布式系统中的核心中间件,为构建高吞吐量、低延迟的数据管道提供了强大支持,本文将深入探讨Kafka的核心概念、架构... 目录引言一、Apache Kafka概述1.1 什么是Kafka?1.2 Kafka的核心概念二、Ka

Redis在windows环境下如何启动

《Redis在windows环境下如何启动》:本文主要介绍Redis在windows环境下如何启动的实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Redis在Windows环境下启动1.在redis的安装目录下2.输入·redis-server.exe

Pytest多环境切换的常见方法介绍

《Pytest多环境切换的常见方法介绍》Pytest作为自动化测试的主力框架,如何实现本地、测试、预发、生产环境的灵活切换,本文总结了通过pytest框架实现自由环境切换的几种方法,大家可以根据需要进... 目录1.pytest-base-url2.hooks函数3.yml和fixture结论你是否也遇到过

利用Python快速搭建Markdown笔记发布系统

《利用Python快速搭建Markdown笔记发布系统》这篇文章主要为大家详细介绍了使用Python生态的成熟工具,在30分钟内搭建一个支持Markdown渲染、分类标签、全文搜索的私有化知识发布系统... 目录引言:为什么要自建知识博客一、技术选型:极简主义开发栈二、系统架构设计三、核心代码实现(分步解析

浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

《浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题》:本文主要介绍浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配错误示例正确示例总结配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配在col

Redis分片集群的实现

《Redis分片集群的实现》Redis分片集群是一种将Redis数据库分散到多个节点上的方式,以提供更高的性能和可伸缩性,本文主要介绍了Redis分片集群的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一... 目录1. Redis Cluster的核心概念哈希槽(Hash Slots)主从复制与故障转移2.