【ES系列五】——集群搭建(多机集群&单机多节点集群)

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 集群是为一组互联的完整计算机,一起作为一个统一的计算资源而工作,给人以一台机器的感觉。

ES集群搭建(多机集群)


一、基本介绍


集群是为一组互联的完整计算机,一起作为一个统一的计算资源而工作,给人以一台机器的感觉。

集群有三大优点,所以很多系统都以集群的形式出现:

高性价比:使用普通的计算机来构建集群,能够以非常低的价格,获得比大型机更高的性能。

高可用性:因为集群中的每个节点都是一台独立的计算机(或者部署在其上),集群服务都有容错能力,所以某一个节点的故障不意味着集群服务的失败。

可伸缩性:可以通过横向调整集群节点的伸缩,实现集群的服务能力。

elasticsearch以集群的形式服务也是基于上面原因。


其中192.168.37.132这台机器为master,192.168.37.131这台机器为slave


注意事项:如果安装包中之前存入过数据,那么在data文件夹中会生成相关文件,需要将其删除然后再按照下面内容进行配置启动,否则将报读取数据不一致问题!


二、配置文件内容


修改132中ES安装包中的config/elasticsearch.yml文件内容如下:


20171205172755547.png


修改131中ES安装包中的config/elasticsearch.yml文件内容如下:


20171205172806067.png


以上的discovery.zen.ping.unicast.hosts:属性,需要将集群中所有节点内容弄都加入进去,以便配合使用!!!


三、启动


   先启动那一台机器都可以,但是先启动的机器会被选为master


四、查看


通过head插件进行查看:


20171205140338492.png

20171205140351209.png


ES集群搭建(单机多节点)


一、基本介绍


   从ElasticSearch官方的多份文档中可以看到,官方并不建议部署ES时为实例指定超过32GB的内存,但是现在内存的价格非常便宜,一台实体机服务器仅用32G内存显然是非常浪费的。所以我们要尝试在一个服务器上开多个ES实例,以便达到充分利用资源的目的。本文提供了一些ES单机双实例的配置要点,可扩展至单机多实例。


二、基本配置


Node-2依然为主节点,只需要将安装包拷贝一份,修改/config/elasticsearch.yml文件中的内容(node.name、http.port、transport.tcp.port、node.master)即可,如下图:


20171205172818147.png

20171205172828437.png


以上的discovery.zen.ping.unicast.hosts:属性,需要将集群中所有节点内容弄都加入进去,以便配合使用!!!


三、启动


   先启动那一台机器都可以,但是先启动的机器会被选为master


四、查看


20171205140436186.png


20171205140448178.png


总结


   针对于单机多节点的问题,只是提高了ES服务器cpu的利用率,当该服务器出问题之后依然会影响所有节点访问的情况,所以还是建议利用多机集群的形式。


   配置elasticsearch.yml文件的时候要用node.master属性的默认值,要是强制指定的话,如果指定的master挂掉了,那么整个集群将不能够使用!!!


   通过简单的实践完之后,心中豁然开朗,继续前行啦~

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
7天前
|
存储 监控 大数据
构建高可用性ClickHouse集群:从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长,单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代,数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发,分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群,以提升系统的稳定性和可靠性。
20 0
|
4月前
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
|
6月前
|
消息中间件 分布式计算 Hadoop
kafaka单节点部署多节点部署
kafaka单节点部署多节点部署
199 2
|
6月前
|
算法 Java Linux
zookeeper单机伪集群集群部署
zookeeper单机伪集群集群部署
126 0
|
6月前
集群和分布式
集群和分布式
|
11月前
|
canal Kubernetes Ubuntu
kubespray安装高可用k8s集群
kubespray安装高可用k8s集群
132 0
|
11月前
|
Kubernetes Cloud Native Go
kubekey快速安装高可用k8s集群
kubekey快速安装高可用k8s集群
190 0
|
自然语言处理 搜索推荐 Java
服务搭建篇(七) Elasticsearch单节点部署以及多节点集群部署
Elasticsearch(简称ES) 是一个分布式 , RESTful风格的搜索和数据分析引擎 , 使用java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎,能够达到近实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
1237 0
|
存储 缓存 监控
集群高可用三
集群与高可用相关介绍
193 0
集群高可用三
|
负载均衡
集群高可用一
集群与高可用相关介绍
142 0
集群高可用一