一、集群
1.集群搭建
1.时间同步
2.安装Java环境
3.安装ES
4.配置ES
5.启动ES
2.集群的特点
1.集群中的数据不论在哪一台机器操作,都可以看到
2.使用插件连接任意一台机器,都能看到三个节点
3.数据会自动分配到多个节点
4.如果主分片所在节点挂掉,副本节点的分片会自动升为主分片
5.如果主节点挂了,数据节点会自动提升为主节点
3.注意事项
1.集群节点的配置,不需要将所有节点的IP都写入配置文件,只需要写本机IP和集群中任意一台机器的IP即可
52配置: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
53配置: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.53"]
2.集群选举节点配置数量,一定是 集群数量/2+1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
3.ES默认5个分片1个副本,索引创建以后,分片数量不得修改,副本数可以修改
4.数据分配时分片颜色
1)紫色:数据正在迁移
2)黄色:数据正在复制
5.三个节点时,故障
1)三个节点,没有副本时,一台机器都不能坏
2)三个节点,一个副本时,可以坏两台,但是只能一台一台坏
3)三个节点,两个副本时,可以随便随时坏两台
4.集群相关命令
1.查看主节点
GET _cat/master
2.查看集群健康状态
GET _cat/health
3.查看索引
GET _cat/indices
4.查看所有节点
GET _cat/nodes
5.查看分片
GET _cat/shards
二、集群修改
1.配置ES默认分片数和副本数
设置索引的分片数,默认为5
#index.number_of_shards: 5
设置索引的副本数,默认为1:
#index.number_of_replicas: 1
2.修改指定索引的副本数
PUT /index/_settings
{
"number_of_replicas": 2
}
3.修改所有索引副本数
PUT _all/_settings
{
"number_of_replicas": 2
}
4.创建索引时指定分片数和副本数
PUT /qiudao
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
#注意:
1.分片数不是越多越好,会占用资源
2.每个分片都会占用文件句柄数
3.查询数据时会根据算法去指定节点获取数据,分片数越少,查询成本越低
5.企业中一般怎么设置
1.跟开发沟通
2.看一共要几个节点
2个节点,默认就可以了
3个节点,重要的数据,2副本5分片,不重要的数据,1副本5分片
3.在开始阶段, 一个好的方案是根据你的节点数量按照1.5~3倍的原则来创建分片.
例如:如果你有3个节点, 则推荐你创建的分片数最多不超过9(3x3)个.
4.存储数据量多的可以设置分片多一些,存储数据量少的,可以少分写分片
三、集群的监控
1.监控内容
1.查看集群健康状态
GET _cat/health
2.查看所有节点
GET _cat/nodes
#两者有一个产生变化,说明集群出现故障
2.脚本监控
[root@db01 ~]# vim es_cluster_status.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
#Author:_DriverZeng_
#Date:2017.02.12
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr
import subprocess
body = ""
false = "false"
clusterip = "10.0.0.51"
obj = subprocess.Popen(("curl -sXGET http://"+clusterip+":9200/_cluster/health?pretty=true"),shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
data = obj.stdout.read()
data1 = eval(data)
status = data1.get("status")
if status == "green":
print "\033[1;32m 集群运行正常 \033[0m"
elif status == "yellow":
print "\033[1;33m 副本分片丢失 \033[0m"
else:
print "\033[1;31m 主分片丢失 \033[0m"
[root@db01 ~]# python es_cluster_status.py
集群运行正常
3.监控插件 x-pack
四、ES优化
1.限制内存
1.启动内存最大是32G
2.服务器一半的内存全都给ES
3.设置可以先给小一点,慢慢提高
4.内存不足时
1)让开发删除数据
2)加节点
3)提高配置
5.关闭swap空间
2.文件描述符
1.配置文件描述符
[root@db02 ~]# vim /etc/security/limits.conf
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
* soft nofile 131072
* hard nofile 131072
2.普通用户
[root@db02 ~]# vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
* soft nproc 65535
root soft nproc unlimited
[root@db02 ~]# vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 65535
root soft nproc unlimited
3.语句优化
1.条件查询时,使用term查询,减少range的查询
2.建索引的时候,尽量使用命中率高的词
五、数据备份与恢复
0.安装npm环境
#安装npm(只需要在一个节点安装即可,如果前端还有nginx做反向代理可以每个节点都装)
[root@elkstack01 ~]# yum install -y npm
#进入下载head插件代码目录
[root@elkstack01 src]# cd /usr/local/
#从GitHub上克隆代码到本地
[root@elkstack01 local]# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
#克隆完成后,进入elasticsearch插件目录
[root@elkstack01 local]# cd elasticsearch-head/
#清除缓存
[root@elkstack01 elasticsearch-head]# npm cache clean -f
#使用npm安装n模块(不同的项目js脚本所需的node版本可能不同,所以就需要node版本管理工具)
1.安装备份工具
[root@db01 ~]# npm install elasticdump -g
2.备份命令
帮助文档:https://github.com/elasticsearch-dump/elasticsearch-dump
1)备份参数
--input: 数据来源
--output: 接收数据的目标
--type: 导出的数据类型(settings, analyzer, data, mapping, alias, template)
2)备份数据到另一个ES集群
elasticdump \
--input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
--output=http://100.10.0.51:9200/my_index \
--type=analyzer
elasticdump \
--input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
--output=http://100.10.0.51:9200/my_index \
--type=mapping
elasticdump --input=http://10.0.0.51:9200/my_index --output=http://100.10.0.51:9200/my_index --type=data
elasticdump \
--input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
--output=http://100.10.0.51:9200/my_index \
--type=template
3)备份数据到本地的json文件
elasticdump \
--input=http://10.0.0.51:9200/student \
--output=/tmp/student_mapping.json \
--type=mapping
elasticdump \
--input=http://10.0.0.51:9200/student \
--output=/tmp/student_data.json \
--type=data
4)导出文件打包
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=$ \
| gzip > /data/my_index.json.gz
5)备份指定条件的数据
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=query.json \
--searchBody="{\"query\":{\"term\":{\"username\": \"admin\"}}}"
3.导入命令
elasticdump \
--input=./student_template.json \
--output=http://10.0.0.51:9200 \
--type=template
elasticdump \
--input=./student_mapping.json \
--output=http://10.0.0.51:9200 \
--type=mapping
elasticdump \
--input=./student_data.json \
--output=http://10.0.0.51:9200 \
--type=data
elasticdump \
--input=./student_analyzer.json \
--output=http://10.0.0.51:9200 \
--type=analyzer
#恢复数据的时候,如果数据已存在,会覆盖原数据
4.备份脚本
#!/bin/bash
echo '要备份的机器是:'${1}
index_name='
test
student
linux7
'
for index in `echo $index_name`
do
echo "start input index ${index}"
elasticdump --input=http://${1}:9200/${index} --output=/data/${index}_alias.json --type=alias &> /dev/null
elasticdump --input=http://${1}:9200/${index} --output=/data/${index}_analyzer.json --type=analyzer &> /dev/null
elasticdump --input=http://${1}:9200/${index} --output=/data/${index}_data.json --type=data &> /dev/null
elasticdump --input=http://${1}:9200/${index} --output=/data/${index}_alias.json --type=alias &> /dev/null
elasticdump --input=http://${1}:9200/${index} --output=/data/${index}_template.json --type=template &> /dev/null
done
5.导入脚本
#!/bin/bash
echo '要导入的机器是:'${1}
index_name='
test
student
linux7
'
for index in `echo $index_name`
do
echo "start input index ${index}"
elasticdump --input=/data/${index}_alias.json --output=http://${1}:9200/${index} --type=alias &> /dev/null
elasticdump --input=/data/${index}_analyzer.json --output=http://${1}:9200/${index} --type=analyzer &> /dev/null
elasticdump --input=/data/${index}_data.json --output=http://${1}:9200/${index} --type=data &> /dev/null
elasticdump --input=/data/${index}_template.json --output=http://${1}:9200/${index} --type=template &> /dev/null
done
六、中文分词器 ik
1.插入数据
POST /index/_doc/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
POST /index/_doc/2
{"content":"公安部:各地校车将享最高路权"}
POST /index/_doc/3
{"content":"中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
POST /index/_doc/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
2.查询数据
POST /index/_search
{
"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}
#查看结果,会获取到带中字和国字的数据,我们查询的词被分开了,所以我们要使用ik中文分词器
3.配置中文分词器
1)安装插件
[root@db01 ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip
[root@db02 ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip
[root@db03 ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip
#解压到es目录下
[root@db01 ~]# unzip elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip -d /etc/elasticsearch/
2)创建索引与mapping
PUT /news
curl -XPOST http://localhost:9200/news/text/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
3)编辑我们要定义的词
[root@redis01 ~]# vim /etc/elasticsearch/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">/etc/elasticsearch/analysis-ik/my.dic</entry>
[root@redis01 ~]# vim /etc/elasticsearch/analysis-ik/my.dic
中国
[root@redis01 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /etc/elasticsearch/analysis-ik/my.dic
4)重新插入数据
POST /news/text/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
POST /news/text/2
{"content":"公安部:各地校车将享最高路权"}
POST /news/text/3
{"content":"中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
POST /news/text/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
5)重新插入数据
POST /news/_search
{
"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}