ElasticSearch 版本选择及分布式环境搭建

• 版本问题
  • 由于ElasticSearch 是ELK 组合中的一部分，以前的ELK 中的各个中间件的版本不一致，
    • 如：ElasticSearch2.3.4，而Kibana 对应的版本是4.5.3。
  • 2016 年秋季，为了方便各中间件方便配合使用，ElasticSearch 直接从2.x 升级到了5.x，保持了和各个中间件版本一致。
  • 所以，ElasticSearch 的版本历史是：1.x -> 2.x -> 5.x。
  • ElasticSearch 5.5.x 相对之前的2.x 版本，
    • 是基于Lucene 6 来构建的，它增长了36%的查询速度，增长了71%的索引速度，
    • 而且减小了66%的硬盘空间占用，还较少了85%的内存使用，
    • 同时还新增IP 字段，以支持IP4 和IP6，在各方面超越了以往的历史版本。

ElasticSearch

• 下载以后，直接解压便可。
• 运行bin 目录下的elasticsearch.bat 文件
• （linux 下须要在root 用户下运行elasticsearch文件），出现以下界面即启动成功。

分布式安装

• 复制两份，将三个目录分别作以下命名：

• 修改主节点的配置，
  • 打开elasticsearch-6.5.1-master\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下内容：
    • 坑警告：中文可能会致使配置文件无效，（删掉便可）

  • cluster.name: tom-test #集群名称
    node.name: master #节点ID，保证惟一
    node.master: true #标记是否为主节点
    network.host: 127.0.0.1 #对外公开的IP 地址，若是自动识别配置为0.0.0.0

• 配置slave-1 节点，
  • 打开elasticsearch-6.5.1-slave-1\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下内容：

  • cluster.name: tom-test #集群名称三个节点保持一致
    node.name: slave-1 #从节点ID，保证惟一
    network.host: 127.0.0.1 #对外公开的IP 地址，若是自动识别配置为0.0.0.0
    http.port: 8200 #默认端口为9200，由于个人环境是在同一台机器，所以，指定服务端口号
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] #集群的IP 组，配置主节点IP 便可

     

• 配置slave-2 节点，
  • 打开elasticsearch-5.5.1-slave-2\config 下的elasticsearch.yml 文件，
  • 在底部追加以下内容：

  • cluster.name: tom-test #集群名称三个节点保持一致
    node.name: slave-2 #从节点ID，保证惟一
    network.host: 127.0.0.1 #对外公开的IP 地址，若是自动识别配置为0.0.0.0
    http.port: 8000 #默认端口为9200，由于个人环境是在同一台机器，所以，指定服务端口号
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] #集群的IP 组，配置主节点IP 便可

     

• 分别启动三个节点。
  • master started
  • slave-1 started
  • slave-2 started
•  

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

• 修改master 节点的跨域配置，在elasticsearch.yml 中追加如下内容。

  • http.cors.enabled: true #容许跨域
    http.cors.allow-origin: "*"

     

• 使用 Intellij Idea 启动项目
  1. npm install
  2. npm start
• 访问http://localhost:9100/  看到以下界面：

Cerebro 的安装

• Cerebro 一个跨平台的桌面快捷使用工具
• 直接下载cerebro-0.8.1.zip
• 解压，执行bin/cerebro.bat
• 访问 http://localhost:9000/#/connect
• 输入 http://localhost:9200/  点击 Connect