一、简介：
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：
· 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
· 分布式的实时分析搜索引擎
· 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
二、环境准备
| 主机 | 系统 | 配置 | IP |
| node1 | Centos7.4 | CPU*2-MEM*4G | 172.16.10.172 |
| node2 | Centos7.4 | CPU*2-MEM*4G | 172.16.10.190 |
| node3 | Centos7.4 | CPU*2-MEM*4G | 172.16.10.193 |
系统前期优化：(三台服务器分别按以下调试）
1.安装常用软件
yum install -y ntpdate net-tools vim lrzsz unzip gcc gcc-c++
2.关闭Firewalld、NetworkManager、Selinux
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
systemctl disable NetworkManager
setenforce 0
sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux
3.时间同步
echo "0 */3 * * * /usr/sbin/ntpdate ntp5.aliyum.com >/dev/null 2>&1; /sbin/hwclock -w">>/etc/crontab
4.PAM认证
vim/etc/security/limit.conf #追加到配置文件
* soft nofile 102400
* hard nofile 102400
* soft nproc 102400
* hard nproc 102400
5.增加虚拟内存
Vim /etc/sysctl.conf#追加到配置文件
使用sysctl –p刷新配置
6.配置免密码登陆：
[[email protected] ~]# ssh-keygen
[[email protected] ~]# ssh-copy-id 172.16.10.190
[[email protected] ~]# ssh-copy-id 172.16.10.193
7.配置hosts
172.16.10.172 node1
172.16.10.190 node2
172.16.10.193 node3
8.注意：
es（elasticsearch）版本2.x以上需要JDK 1.8以上
运行es不能使用root用来来运行
es目录必须指定一个普通用户和组（授权）
es对内存和CPU的消耗比较高
es使用的端口看开放iptables:9200，9300等
es配置其他插件实现资源等可视化监控
es的版本和插件之间版本要匹配
三、Jdk安装：
软件包：jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
tar xf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
mv jdk1.8.0_171/ jdk1.8
cat /etc/profile.d/jdk8.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
export CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/jar/tools.jar:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
source /etc/profile.d/jdk8.sh
验证：java –version
四、ElasticSearch集群安装
软件包：elasticsearch-5.6.5.tar.gz
注意：ElasticSearch安装不能用root用户安装，三台服务器分别按以下调试
1.新建用户、组
groupadd es
useradd es -g es
2.解压、创建目录、授权
tar xf elasticsearch-5.6.5.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
mv elasticsearch-5.6.5 elasticsearch
mkdir /usr/local/elasticsearch/data/
mkdir /usr/local/elasticsearch/logs/
chown -R es.es /usr/local/elasticsearch
3.elasticsearch目录介绍
|
目录 |
作用 |
|
/bin |
运行es实例和管理插件的一些脚本 |
|
/config |
配置文件路径，包含elasticsearch.yml |
|
/data |
在节点上每个索引/碎片的数据文件的位置，可以多个目录 |
|
/lib |
Es使用的库 |
|
/logs |
日志存放目录 |
|
/plugins |
已经安装的插件存放位置 |
|
/modules |
模块目录 |
4.修改配置文件elasticsearch.yml（内置调优）
#node1配置文件
cd /usr/local/elasticsearch/config
[[email protected] config]# cat elasticsearch.yml |egrep -v "^#|^$"
cluster.name: es-cluster
node.name: node-1
path.data: /usr/local/elasticsearch/data/
path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/
bootstrap.memory_lock: true
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 172.16.10.172
http.port: 9200
http.compression: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.10.172:9300", "172.16.10.190:9300","172.16.10.193:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#node2配置文件
[[email protected] config]# egrep -v "^#|^$" elasticsearch.yml
cluster.name: es-cluster
node.name: node-2
path.data: /usr/local/elasticsearch/data/
path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/
bootstrap.memory_lock: true
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 172.16.10.190
http.port: 9200
http.compression: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.10.172:9300", "172.16.10.190:9300","172.16.10.193:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#node3配置文件
[[email protected] config]# egrep -v "^#|^$" elasticsearch.yml
cluster.name: es-cluster
node.name: node-3
path.data: /usr/local/elasticsearch/data/
path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/
bootstrap.memory_lock: true
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 172.16.10.193
http.port: 9200
http.compression: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.10.172:9300", "172.16.10.190:9300","172.16.10.193:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*
解释说明：
cluster.name 集群名字，同一个集群中使用相同名字，单机就随意
node.name: node-1 节点名字
path.data:分配给当前节点的索引数据所在的位置：
path.logs:日志文件所在位置
bootstrap.memory_lock: true：设置为true，memory_lock来锁定物理内存，避免使用内存交换（SWAP）来提高性能(elasticsearch 2.4版本后）
（bootstrap.mlockall: true：这个是坑，如果加入配置，服务将无法启动，原因无法找到这个参数，这个参数是在elasticsearch 2.4之前版本才有)
bootstrap.system_call_filter:系统环境检测，设置关闭防止导致es无法启动
network.host:ES节点网络地址
http.port:Http传输监听定制端口：默认是9200
http.compression:web服务器和浏览器客户端传送数据时,将网页数据/客户端响应数据在发送给对方前先进行压缩再传输
discovery.zen.ping.unicast.hosts:设置集群中master节点的初始列表
discovery.zen.minimum_master_nodes：设置参数来保证集群中的节点可以通知其他N个有master资格节点，默认 1
http.cors.enabled和http.cors.allow-origin:允许head插件通过web访问
注：
node.master: true：指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true，es是默认集群中的第一台机器为master，如果这台机挂了就会重新选举master。
node.data: true：指定该节点是否存储索引数据，默认为true。
#3种配置高性能集群拓扑结构的模式,如下：
a.如果你想让节点从不选举为主节点,只用来存储数据,可作为负载器
node.master: false
node.data: true
b.如果想让节点成为主节点,且不存储任何数据,并保有空闲资源,可作为协调器
node.master: true
node.data: false
c. 如果想让节点既不称为主节点,又不成为数据节点,那么可将他作为搜索器,从节点中获取数据,生成搜索结果等
node.master: false
node.data: false
5.启动elasticsearch
su - eselasticsearch
nohup /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch &
tail -f nohup.out
集群效果图：
6.访问：http://172.16.10.172:9200/
{
"name" : "node-1",
"cluster_name" : "es-cluster",
"cluster_uuid" : "y1PDOlDvQ5eRDRl0TANUsQ",
"version" : {
"number" : "5.6.5",
"build_hash" : "1a2f265",
"build_date" : "2017-10-06T20:33:39.012Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
Head插件介绍：
head插件是一个elasticsearch的集群管理工具，相交互的Web前台，它是完全由html5编写的独立网页程序。
#ES-Head主要作用
a.它展现ES集群的拓扑结构，并且可以通过它来进行索引（Index）和节点（Node）级别的操作
b.它提供一组针对集群的查询API，并将结果以json和表格形式返回
c.它提供一些快捷菜单，用以展现集群的各种状态
head插件的安装(head 插件不能放在elasticsearch-5.6.5文件夹里，head 插件需要单独放，单独去执行)
yum -y install unzip zip openssl-devel wget
1.解压head
unzip elasticsearch-head-master.zip -d /usr/local/
2.安装node
tar xf node-v10.8.0-linux-x64.tar.gz
mv node-v10.8.0-linux-x64 /usr/local/node
ln -s /usr/local/node/bin/* /usr/local/bin
3.验证是否安装配置成功：
node -v
4.安装grunt
cd elasticsearch-head-master/
npm install -g grunt-cli //执行后会生成node_modules文件夹
npm install --ignore-scripts
5.修改vim Gruntfile.js文件：增加hostname属性，设置为*
connect: {
server: {
options: {
port: 9100,
hostname: '*',
base: '.',
keepalive: true
}
}
}
6.修改 vim _site/app.js 文件：修改head的连接地址:
this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get(“app-base_uri”) || “http://localhost:9200“;
修改成ElasticSearch的机器地址
this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get(“app-base_uri”) || “http://172.16.10.172:9200“;
7.执行命令启动 head
cd /usr/local/elasticsearch-head-master/node_modules/grunt/bin
grunt server
后台启动命令（建议后台启动，查看out.log启动情况）
nohup grunt server &
8.访问http://172.16.10.172:9100/
Bigdesk介绍
bigdesk是elasticsearch的一个集群监控工具，可以通过它来查看集群的各种状态，如：cpu、内存使用情况，索引数据、搜索情况，http连接数等。
注：至少两台这个工具才可用
1.下载软件包
[[email protected] elasticsearch]# cd plugins/
[[email protected] plugins]# git clone https://github.com/hlstudio/bigdesk
[[email protected] plugins]#cd /usr/local/elasticsearch/plugins/bigdesk/_site
2.启动bigdesk
[[email protected] _site]# python -m SimpleHTTPServe
3.访问：http://172.16.10.172:8000
连接之前：
连接之后：
七、结尾
经过几天阅读相关资料，部署过程踩了很多坑，本文实践多次测试整理具有参考价值，以上过程内置调优参数，调优建议根据生产需求和官方文档进行调整相关参数，建议按照本文步骤流程实施部署，少走弯路少采坑。后续继续创建数据模拟、调优和模拟ES脑裂等等。本文纯属个人笔记，欢迎各位大佬指点指导。推荐架构：Elasticsearch + Logstash + Kibana（ELK）。
原文地址：http://blog.51cto.com/11895569/2157450