elasticsearch搭建遇到的问题整理合集2
es遇到的问题2
1、数据data
默认情况下es的data都是存在于path.data所指定的目录的,path.data默认为文件的data目录,
所以data存在着上一次或者上几次的运行配置
故有些时候需要清空data来重新运行
2、关于cluster.initial_master_nodes
使用的7.13的版本,有一些配置过时了
过时配置 | 配置(新) |
---|---|
discovery.zen.ping.unicast.hosts | discovery.seed_hosts |
discovery.zen.hosts_provider | discovery.seed_providers |
discovery.zen.nomasterblock | cluster.nomasterblock |
discovery.seed_hosts
提供集群中符合主机要求的节点的列表. 每个值的格式为host:port或host ,其中port默认为设置transport.profiles.default.port。
discovery.seed_providers
以文件的方式提供主机列表,可以动态修改,而不用重启节点(容器化环境适用)
cluster.initial_master_nodes
设置全新群集中符合主机要求的节点的初始集合. 默认情况下,该列表为空,这意味着该节点希望加入已经被引导的集群
discovery.findpeersinterval
选定主节点发现时间间隔,默认1S
注意:自己测试中发现具有选举权的master节点一定要设置cluster.initial_master_nodes,值为当前所有可以参与选举的节点,否则会出现“master not discovered yet”的错误;
非master节点可以不设置,设置了反而会出现真正的master节点无法实时发现的问题,猜测原因可能是因为,单独的node节点因为设置了,所以与master节点不会主动发生通信
官网文档如下:
cluster.initial_master_nodes
(Static) Sets the initial set of master-eligible nodes in a brand-new cluster. By default this list is empty, meaning that this node expects to join a cluster that has already been bootstrapped. See cluster.initial_master_nodes
.
在全新的集群中设置初始主节点集。 默认情况下,这个列表是空的,这意味着这个节点希望加入一个已经被引导的集群。
具备成为master节点的应该设置initial_master_nodes为一个master集群列表,而其他的node不用设置,可以自己引导(测试发现如果都设置,第一次启动集群时,master节点必须最后启动才可以完全发现所有的node)
更新,有毒吧,全设置了initial_master_nodes,删除了data数据又重新测试了一下,居然master可以不用最后启动了也可以全部发现了。那就是昨天本机网络有问题?
3、关于master节点
设置了node-master:true的节点,表示有资格成为Master的节点。
选举Master选举Master需要所有的Master候选节点共同工作,即使某些节点发生了故障,这个工作也必须能够正常进行,es需要通过仲裁的方式选取出还能正常工作的节点,再组成集群,避免形成“脑裂”,这里“脑裂”是指,可能出现不止一个Master节点,比如节点间的通信断开后,各个Master候选节点都有可能认为其他节点都宕机,提升自己为Master,造成集群状态不一致的情况。由此衍生出参与选主时,需要配置能通信的候选节点数量。discovery.zen.minimummasternodes,缺省配置是1.一个基本的原则是这里需要设置成 N/2 1, N是集群中节点的数量。
由上面的分析我们可以知道,是否发生选举,在于节点彼此间的通信感知,由此可知节点间的网络通信同样重要,就像是API接口调用,有调用就会有超时,所以在网络环境差的情况下,超时配置显得尤为重要。discovery.zen.ping.timeout用来指定两个节点间的通信超时时间,默认是3S。根据网络情况,调整这个参数,尽量避免由于网络延迟,带来的不必要的选举。
4、分片与副本
分片就是将数据分成几份,使用head-master可以很直观的看出,
例如设置分片:5
就会在主页出现0,1,2,3,4五个分片
副本就是数据的备份,
例如分片为5,副本为1:就会出现0,0,1,1,2,2,3,3,4,4一共十个分片,有一份是副本
官方:
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。
为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要,主要有两方面的原因:
- 允许你水平分割/扩展你的内容容量
- 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由Elasticsearch管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。
在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了。这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。复制之所以重要,主要有两方面的原因:
- 在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。
- 扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行
总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制数量,但是不能改变分片的数量。
默认情况下,Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上,也可以存放在多台主机上,这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。
5、哭了,NS用的是python2.7,es导的es7.13的模块,而模块es7.13调用了urllib3的方法,最后urllib3只支持python3
是为什么发现这个问题的呢?
因为外网机下载好es的python的模块之后安装到内网机,windows安装时报错缺少两个模块
certifi,urllib
然后去下载安装,成功,
接着自己写了个测试使用,成功
然后接入数据库数据,
debian安装es7,比win上多安装一个模块,因为装urllib3的时候提示报错,查询后是setuptools版本过低,遂去找了适合python2的最新模块包,
报错找不到RecursionError,然后在http_urllib3.py里也确实没有发现RecursionError是在哪里定义的,然后去搜了urllib3这个模块,发现只支持python3
所以如果现在要改的话
要么把服务器python2.7升级,但是这样要改很多包
要么就把es7的模块给换了,本地集群的服务的得重新来,合着白装了这几个。。。
现在尝试,就未定义RecursionError这个错来修复,尝试注释之类的
嗯,注释了这个except,没报这个错了,
新的错误:虚拟机连接不上宿主机
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