Kibana + Elasticsearch + ik分词的集群搭建

Elasticsearc：

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。

环境：

　　ubuntu18 64位 + docker

端口ip：

　　192.168.1.209:9200 // es01

　　192.168.1.209:9201 // es02

　　192.168.1.209:9202　 // es03

Docker 要求 Ubuntu 系统的内核版本高于 3.10

脚本安装docker:

wget -qO- https://get.docker.com/ | sh

修改普通的用户执行的docke全局命令：

sudo usermod -aG docker diaoxin   //然后重启系统

查看docker：

docker version

启动docker 后台服务

sudo service docker start

添加国内docker镜像地址：

/etc/docker/daemon.json

sudo vim /etc/docker/daemon.json  //保存重启docker服务

拉取elasticsearch镜像：

docker pull elasticsearch:5.6

添加多个es的配置文件及数据卷：

//配置sudo vim /etc/docker/es/es01.yml

sudo vim /etc/docker/es/es02.yml

sudo vim /etc/docker/es/es03.yml

// 数据卷

sudo vim /home/es/es01

sudo vim /home/es/es02

sudo vim /home/es/es03

yml配置文件内容：其余2个修改对应的参数

cluster.name：用于唯一标识一个集群，不同的集群，其 cluster.name 不同，集群名字相同的所有节点自动组成一个集群。默认值是：elasticsearch。
node.name：节点名，默认随机指定一个name列表中名字。集群中node名字不能重复
index.number_of_shards: 默认的配置是把索引分为5个分片
index.number_of_replicas:设置每个index的默认的冗余备份的分片数，默认是1
通过 index.number_of_shards，index.number_of_replicas默认设置索引将分为5个分片，每个分片1个副本，共10个结点。
禁用索引的分布式特性，使索引只创建在本地主机上：
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0
但随着版本的升级 将不在配置文件中配置而实启动ES后，再进行配置
bootstrap.memory_lock: true 当JVM做分页切换（swapping）时，ElasticSearch执行的效率会降低，推荐把ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM两个环境变量设置成同一个值，并且保证机器有足够的物理内存分配给ES，同时允许ElasticSearch进程锁住内存
network.bind_host: 设置可以访问的ip,可以是ipv4或ipv6的，默认为0.0.0.0，这里全部设置通过
network.publish_host:设置其它结点和该结点交互的ip地址，如果不设置它会自动判断，值必须是个真实的ip地址
同时设置bind_host和publish_host两个参数可以替换成network.host
network.bind_host: 192.168.1.209
network.publish_host: 192.168.1.209
=>network.host: 192.168.1.209
http.port:设置对外服务的http端口，默认为9200
transport.tcp.port: 设置节点之间交互的tcp端口，默认是9300
http.cors.enabled: 是否允许跨域REST请求
http.cors.allow-origin: 允许 REST 请求来自何处
node.master: true 配置该结点有资格被选举为主结点（候选主结点），用于处理请求和管理集群。如果结点没有资格成为主结点，那么该结点永远不可能成为主结点；
node.data: true 配置该结点是数据结点，用于保存数据，执行数据相关的操作（CRUD，Aggregation）；
discovery.zen.minimum_master_nodes: //自动发现master节点的最小数，如果这个集群中配置进来的master节点少于这个数目，es的日志会一直报master节点数目不足。（默认为1）为了避免脑裂，个数请遵从该公式 => (totalnumber of master-eligible nodes / 2 + 1)。 * 脑裂是指在主备切换时，由于切换不彻底或其他原因，导致客户端和Slave误以为出现两个active master，最终使得整个集群处于混乱状态*
discovery.zen.ping.unicast.hosts： 集群个节点IP地址，也可以使用es-node等名称，需要各节点能够解析

调高jvm的线程数：

添加：vm.max_map_count=262144

防止容器启动后出现以下错误：

启动es容器：

设置-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" 是因为/etc/elasticsearch/jvm.options 默认jvm最大最小内存是2G，启动容器后可用docker stats命令查看

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /etc/docker/es/es01.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/es/es01:/usr/share/elasticsearch/data --name es01 elasticsearch:5.6docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9201:9201 -p 9301:9301 -v /etc/docker/es/es02.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/es/es02:/usr/share/elasticsearch/data --name es02 elasticsearch:5.6 docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9202:9202 -p 9302:9302 -v /etc/docker/es/es03.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /home/es/es03:/usr/share/elasticsearch/data --name es03 elasticsearch:5.6

浏览器访问查看状态:

主节点名称：带*号

192.168.1.209:9200/_cat/nodes?pretty

使用界面查看es状态：

pull镜像：

docker pull mobz/elasticsearch-head:5

启动镜像:

docker run -d -p 9100:9100 --name esh mobz/elasticsearch-head:5

浏览器访问：

http://192.168.9.219:9100

安装中文ik分词：

进入容器;

docker exec -it es03 /bin/bash

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.6.4/elasticsearch-analysis-ik-5.6.4.zip

或者采用下载后上传去es各容器中：

docker cp /home/es/ik es03:/usr/share/elasticsearch/plugins

例：上传至es03容器中，其它容器分别上传，建议上传后自己重新生成镜像，保留 ik 分词

Kibana 获取及启动：

docker pull kibana:5.6.11  # 获取镜像

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.1.209:9200 -p 5601:5601 -d kibana:5.6.11 # 启动容器

浏览器访问：

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