Elasticsearch与MongoDB 数据同步及分布式集群搭建 (二)
Libérer: 2016-07-30 13:31:38
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上一篇《Elasticsearch与MongoDB 数据同步及分布式集群搭建 (一)》我们已经配置了一个Elasticsearch与MongoDB 数据同步高可用,可扩展以及分布式是ES的一个优势和特色,扩展垂直扩展或者向上扩展,Vertical
Scale/Scaling Up,或是水平扩展或者向外扩展,Horizontal Scale/Scaling Out。一个节点会运行一个ES的实例,一个集群则会包含拥有相同cluster.name
的一个或者多个节点,这些节点共同工作来完成数据共享和负载分担。随着节点被添加到集群,或者从集群中被删除,集群会通过自身调节来将数据均匀分布。集群中的一个节点会被选为主节点(Master
Node),它负责管理整个集群的变化,如创建或者删除一个索引(Index),向集群中添加或者删除节点。任何节点都可以成为主节点。在我们的例子中只有一个节点,所以它就承担了主节点的功能。ES通过分片将数据分布在集群中。可以将分片想象成数据的容器。文档会被存储在分片中,而分片则会被分配到集群中的节点中。随着集群的扩大和虽小,ES会自动地将分片在节点之间进行迁移,以保证集群能够保持一种平衡。一个分片可以是主分片(Primary Shard)或者副本分片(Replica Shard)。索引中的每份文档都属于一个主分片,所以主分片的数量就决定了你的索引能够存储的最大数据量。一个副本分片则只是一个主分片的拷贝。副本用来提供数据冗余,用来保护数据在发生硬件故障是不会丢失,同时也能够处理像搜索和获取文档这样的读请求。主分片的数量在索引建立之初就会被确定下来,而副本分片的数量则可以在任何时候被更改。
具体原理可以参考官方文档:《life
inside a cluster》演示水平扩展,这里新添加一个ES实例的虚拟机,这样我们之前的ES实例为:10.253.1.70,现在添加一个新的节点:10.253.1.71.,需要保证这两个节点之间是可以互相通信的.配置config/elasticsearch.yml10.253.1.70相关配置为:
1cluster.name:
elasticsearch_ryan
2node.name:"cluster-node-1"
10.253.1.71相关配置为:
1cluster.name:
elasticsearch_ryan
2node.name:"cluster-node-1"
其实就是要保证有共同的cluster.name启动10.253.1.71的ES服务,然后可以查看下节点集群的状态:
01curl
-XPOST "http://10.253.1.70:9200/_cluster/health"
03 "cluster_name":"elasticsearch_ryan",
07 "number_of_data_nodes":
2,
08 "active_primary_shards":
9,
10 "relocating_shards":
0,
11 "initializing_shards":
0,
12 "unassigned_shards":
0
可以看到现在有2个节点,status 表集群的状态,具体状态含义:green:所有的主分片(Primary Shard)和副本分片(Replica Shard)都处于活动状态
yellow:所有的主分片都处于活动状态,但是并不是所有的副本分片都处于活跃状态
red:不是所有的主分片都处于活动状态
这里顺便推荐一个ES分布式集群管理工具 elasticsearch-head,插件方式安装就可以了sudo elasticsearch/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head安装后打开管理界面 http://10.253.1.70:9200/_plugin/head/Elasticsearch与MongoDB 数据同步及分布式集群搭建
可以看到分布式集群中节点的详细信息,还可以执行索引的信息和查询的功能,很方便,集群的状态也很直观。可以往mongo里面继续添加一些数据来测试下。
以上就介绍了Elasticsearch与MongoDB 数据同步及分布式集群搭建 (二),包括了方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。
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