ElasticSearch 版本選擇及分佈式環境搭建

• 版本問題
  • 由於ElasticSearch 是ELK 組合中的一部分，以前的ELK 中的各個中間件的版本不一致，
    • 如：ElasticSearch2.3.4，而Kibana 對應的版本是4.5.3。
  • 2016 年秋季，爲了方便各中間件方便配合使用，ElasticSearch 直接從2.x 升級到了5.x，保持了和各個中間件版本一致。
  • 所以，ElasticSearch 的版本歷史是：1.x -> 2.x -> 5.x。
  • ElasticSearch 5.5.x 相對之前的2.x 版本，
    • 是基於Lucene 6 來構建的，它增長了36%的查詢速度，增長了71%的索引速度，
    • 而且減小了66%的硬盤空間佔用，還較少了85%的內存使用，
    • 同時還新增IP 字段，以支持IP4 和IP6，在各方面超越了以往的歷史版本。

ElasticSearch

• 下載以後，直接解壓便可。
• 運行bin 目錄下的elasticsearch.bat 文件
• （linux 下須要在root 用戶下運行elasticsearch文件），出現以下界面即啓動成功。

分佈式安裝

• 複製兩份，將三個目錄分別作以下命名：

• 修改主節點的配置，
  • 打開elasticsearch-6.5.1-master\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下內容：
    • 坑警告：中文可能會致使配置文件無效，（刪掉便可）

  • cluster.name: tom-test #集羣名稱
    node.name: master #節點ID，保證惟一
    node.master: true #標記是否爲主節點
    network.host: 127.0.0.1 #對外公開的IP 地址，若是自動識別配置爲0.0.0.0

• 配置slave-1 節點，
  • 打開elasticsearch-6.5.1-slave-1\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下內容：

  • cluster.name: tom-test #集羣名稱三個節點保持一致
    node.name: slave-1 #從節點ID，保證惟一
    network.host: 127.0.0.1 #對外公開的IP 地址，若是自動識別配置爲0.0.0.0
    http.port: 8200 #默認端口爲9200，由於個人環境是在同一臺機器，所以，指定服務端口號
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] #集羣的IP 組，配置主節點IP 便可

     

• 配置slave-2 節點，
  • 打開elasticsearch-5.5.1-slave-2\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下內容：

  • cluster.name: tom-test #集羣名稱三個節點保持一致
    node.name: slave-2 #從節點ID，保證惟一
    network.host: 127.0.0.1 #對外公開的IP 地址，若是自動識別配置爲0.0.0.0
    http.port: 8000 #默認端口爲9200，由於個人環境是在同一臺機器，所以，指定服務端口號
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] #集羣的IP 組，配置主節點IP 便可

     

• 分別啓動三個節點。
  • master started
  • slave-1 started
  • slave-2 started
•  

在github上，下載elasticsearch-head-master.zip 包

• 修改master 節點的跨域配置，在elasticsearch.yml 中追加如下內容。

  • http.cors.enabled: true #容許跨域
    http.cors.allow-origin: "*"

     

• 使用 Intellij Idea 啓動項目
  1. npm install
  2. npm start
• 訪問http://localhost:9100/  看到以下界面：

Cerebro 的安裝

• Cerebro 一個跨平臺的桌面快捷使用工具
• 直接下載cerebro-0.8.1.zip
• 解壓，執行bin/cerebro.bat
• 訪問 http://localhost:9000/#/connect
• 輸入 http://localhost:9200/  點擊 Connect