寫在前面：為什么要用ElasticSearch？
我們的應用經常需要添加檢索功能，開源的Elastic Search是目前全文檢索引擎的首選。它可以快速的存儲、搜索和分析海量數據。ElasticSearch是一個分布式搜索框架，提供RestfulAPI，底層基于Lucene，采用多shard（分片）的方式保證數據安全，并且提供自動resharding的功能。
Elasticsearch: 權威指南(中文)：
https://www./guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
一、拉取ElasticSearch鏡像
在centos窗口中，執行如下命令：
docker pull elasticsearch:5.6.8
當前ES鏡像版本信息：
{
"name" : "WlwFyqU",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "78UDZtviQqiWmzmenGpSrQ",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "cfe3d9f",
"build_date" : "2018-09-10T20:12:43.732Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
二、創建數據掛在目錄，以及配置ElasticSearch集群配置文件，調高JVM線程數限制數量
1.創建數據文件掛載目錄,并開放通信端口
在centos窗口中，執行如下操作：
[root@localhost soft]# pwd
/home/soft
[root@localhost soft]# mkdir -p ES/config
[root@localhost soft]# cd ES
[root@localhost ES]# mkdir data1
[root@localhost ES]# mkdir data2
[root@localhost ES]# mkdir data3
[root@localhost ES]# cd ES/config/
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9300/tcp
success
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9301/tcp
success
[root@localhost ES]# firewall-cmd --add-port=9302/tcp
success
注：如果ELK選的6.X版本的，那么讀者需將data1 data2 data3 開啟777權限=> chmod 777 data1 data2 data3
2.創建ElasticSearch配置文件
在centos窗口中，使用vim命令分別創建如下文件：es1.yml,es2.yml,es3.yml
es1.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node1
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
es2.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node2
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9201
transport.tcp.port: 9301
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
es3.yml
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node3
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.9.219:9300","192.168.9.219:9301","192.168.9.219:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
注：本機虛擬機ip：192.168.9.219 讀者請自行更改
3.調高JVM線程數限制數量
在centos窗口中，修改配置sysctl.conf
vim /etc/sysctl.conf
加入如下內容：
vm.max_map_count=262144
啟用配置：
sysctl -p
注：這一步是為了防止啟動容器時，報出如下錯誤：bootstrap checks failed max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
三、啟動ElasticSearch集群容器
啟動ElasticSearch集群容器
在centos窗口中，執行如下命令：
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /home/soft/ES/config/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data1:/usr/share/elasticsearch/data --name ES01 elasticsearch:5.6.8
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9201:9201 -p 9301:9301 -v /home/soft/ES/config/es2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data2:/usr/share/elasticsearch/data --name ES02 elasticsearch:5.6.8
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9202:9202 -p 9302:9302 -v /home/soft/ES/config/es3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/soft/ES/data3:/usr/share/elasticsearch/data --name ES03 elasticsearch:5.6.8
注：設置-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" 是因為/etc/elasticsearch/jvm.options 默認jvm最大最小內存是2G，讀者啟動容器后 可用docker stats命令查看
四、驗證是否搭建成功
1.在瀏覽器地址欄訪問http://192.168.9.219:9200/_cat/nodes?pretty 查看節點狀態
注：節點名稱帶表示為主節點*
2.使用elasticsearch-head前端框架
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
docker run -d -p 9100:9100 --name es-manager mobz/elasticsearch-head:5
- 瀏覽器訪問http://192.168.9.219:9100/
寫在最后，這里要多提一點索引分片設置以及副本，官方推薦設置，讀者根據自身需要進行修改：
curl -XPUT 'http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true’ -d '{undefined
“index.number_of_replicas” : “1”,
“index.number_of_shards” : “10”
}’
附錄
docker stats $(docker ps --format={{.Names}})
docker logs 容器名/容器ID
cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node1
#index.number_of_shards: 2
#index.number_of_replicas: 1
network.bind_host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.9.219
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["es-node1:9300","es-node2:9301","es-node3:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
注：
cluster.name：用于唯一標識一個集群，不同的集群，其 cluster.name 不同，集群名字相同的所有節點自動組成一個集群。如果不配置改屬性，默認值是：elasticsearch。
node.name：節點名，默認隨機指定一個name列表中名字。集群中node名字不能重復
index.number_of_shards: 默認的配置是把索引分為5個分片
index.number_of_replicas:設置每個index的默認的冗余備份的分片數，默認是1
通過 index.number_of_shards，index.number_of_replicas默認設置索引將分為5個分片，每個分片1個副本，共10個結點。
禁用索引的分布式特性，使索引只創建在本地主機上：
- index.number_of_shards: 1
- index.number_of_replicas: 0
但隨著版本的升級 將不在配置文件中配置而實啟動ES后，再進行配置
bootstrap.memory_lock: true 當JVM做分頁切換（swapping）時，ElasticSearch執行的效率會降低，推薦把ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM兩個環境變量設置成同一個值，并且保證機器有足夠的物理內存分配給ES，同時允許ElasticSearch進程鎖住內存
network.bind_host: 設置可以訪問的ip,可以是ipv4或ipv6的，默認為0.0.0.0，這里全部設置通過
network.publish_host:設置其它結點和該結點交互的ip地址，如果不設置它會自動判斷，值必須是個真實的ip地址
同時設置bind_host和publish_host兩個參數可以替換成network.host
network.bind_host: 192.168.9.219
network.publish_host: 192.168.9.219
=>network.host: 192.168.9.219
http.port:設置對外服務的http端口，默認為9200
transport.tcp.port: 設置節點之間交互的tcp端口，默認是9300
http.cors.enabled: 是否允許跨域REST請求
http.cors.allow-origin: 允許 REST 請求來自何處
node.master: true 配置該結點有資格被選舉為主結點（候選主結點），用于處理請求和管理集群。如果結點沒有資格成為主結點，那么該結點永遠不可能成為主結點；如果結點有資格成為主結點，只有在被其他候選主結點認可和被選舉為主結點之后，才真正成為主結點。
node.data: true 配置該結點是數據結點，用于保存數據，執行數據相關的操作（CRUD，Aggregation）；
discovery.zen.minimum_master_nodes: //自動發現master節點的最小數，如果這個集群中配置進來的master節點少于這個數目，es的日志會一直報master節點數目不足。（默認為1）為了避免腦裂，個數請遵從該公式 => (totalnumber of master-eligible nodes / 2 + 1)。* 腦裂是指在主備切換時，由于切換不徹底或其他原因，導致客戶端和Slave誤以為出現兩個active master，最終使得整個集群處于混亂狀態*
discovery.zen.ping.unicast.hosts：集群個節點IP地址，也可以使用es-node等名稱，需要各節點能夠解析
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