es可以用docker部署;部署es集群可以直接使用“docker-compose”来完成,“docker-compose”是一个用来定义和运行复杂应用的docker工具,一个使用docker容器的应用,通常由多个容器组成,使用“docker-compose”则不再需要使用shell脚本来启动容器。
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本教程操作环境:linux7.3系统、docker19.03版、Dell G3电脑。
es可以用docker部署吗
部署es集群可以直接使用docker-compose来完成
Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用,通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器。
Compose 通过一个配置文件来管理多个Docker容器,在配置文件中,所有的容器通过services来定义,然后使用docker-compose脚本来启动,停止和重启应用,和应用中的服务以及所有依赖服务的容器,非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。
扩展知识
ES集群介绍
为什么需要集群
单机的elasticsearch做数据存储,必然面临两个问题:海量数据存储问题、单点故障问题。
海量数据存储问题:将索引库从逻辑上拆分为N个分片(shard),存储到多个节点
单点故障问题:将分片数据在不同节点备份(replica )
ES集群相关概念
集群(cluster):一组拥有共同的 cluster name 的 节点。
节点(node) :集群中的一个 Elasticearch 实例
分片(shard):索引可以被拆分为不同的部分进行存储,称为分片。在集群环境下,一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中
解决问题:数据量太大,单点存储量有限的问题。
此处,我们把数据分成3片:shard0、shard1、shard2
主分片(Primary shard):相对于副本分片的定义。
副本分片(Replica shard)每个主分片可以有一个或者多个副本,数据和主分片一样。
数据备份可以保证高可用,但是每个分片备份一份,所需要的节点数量就会翻一倍,成本实在是太高了!
为了在高可用和成本间寻求平衡,我们可以这样做:
首先对数据分片,存储到不同节点
然后对每个分片进行备份,放到对方节点,完成互相备份
这样可以大大减少所需要的服务节点数量,如图,我们以3分片,每个分片备份一份为例:
搭建ES集群
部署es集群可以直接使用docker-compose来完成,不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间
首先编写一个docker-compose文件,内容如下:
version: '2.2' services: es01: image: elasticsearch:7.12.1 container_name: es01 environment: - node.name=es01 - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=es02,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" volumes: - data01:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 networks: - elastic es02: image: elasticsearch:7.12.1 container_name: es02 environment: - node.name=es02 - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" volumes: - data02:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9201:9200 networks: - elastic es03: image: elasticsearch:7.12.1 container_name: es03 environment: - node.name=es03 - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es02 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" volumes: - data03:/usr/share/elasticsearch/data networks: - elastic ports: - 9202:9200 volumes: data01: driver: local data02: driver: local data03: driver: local networks: elastic: driver: bridge
文件内容介绍:
version: complse版本
es01: 节点
image: 镜像
container_name:容器名称
environment:环境变量
node.name: 节点名称
cluster.name: 集群名称,es自动建立集群
discovery.seed_hosts:另外两个的地址,可以用容器名称互联
cluster.initial_master_nodes:初始化的主节点,可以参与选举
“ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m”:最小和最大JVM内存
volumes: 数据卷地址
ports: 端口映射
推荐学习:《docker视频教程》
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