elasticsearch7.1.1入门之集群的基础配置

操作系统win10，慕课网在一两年前出了这个es的基础教程，然后最近才开始学习，哪知道已经到了7.1.1的版本了(下面的内容都有官方文档，只是用来记录一下自己的学习过程)

先了解下他的基础概念：

文档：ES是面向文档的，他不同与传统的关系型数据库，存一个对象要制定相应的列来表达他的某个属性，他是面向整个对象（文档）的，在创建索引时，要描述这个文档的每个字段的数据类型。所以可以把文档近似于对象，但是这个文档是描述顶级对象或最终对象，他被序列化为json并存储到es中

分片：分片是底层的基本读写单元，他是为了分割巨大的索引，支持读写并行操作，由多个节点共同完成，他是存放数据的地方，文档就保存在分片内，他分为主分片和副分片，以主分片的数据为准，从分片要等主分片被成功写入后再被写入。

索引：引致官方文档

索引（名词）：

如前所述，一个索引类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。

索引（动词）：

索引一个文档 就是存储一个文档到一个索引（名词）中以便它可以被检索和查询到。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外。

到这里以后，可以了解到一个索引拥有多个分片，一个分片拥有多个文档,而节点、分片分别保证分布式系统的中的服务可用性

和数据可用性

类型：表示一类相似的文档，一个索引里面可以有多个类型，用于区分同一个索引中的不同细分（后面没有这个概念了）。

节点：

运行中的es实例

主节点：

负责管理集群的工作、管理集群变更

node.master: true（该配置会被认为是具有选举为master的资格），主节点可以作为数据节点，但是在生产环境中减少工作量可以配置 node.data: false

数据节点：

负责数据相关的操作：增删改查、搜索、聚合配置方式：node.data:true

预处理节点：

可以在起到拦截处理的作用，在写入数据之前，经由该节点处理配置方式:node.ingest:true

协调节点：

路由的作用

基础的概念就介绍到这里，如果想了解更多，需要自己去深入了解，看看文档和相关的视频

那接下来说一下安装：

首先肯定要有jvm环境啦，这里通过zip包解压，最好不要用那个msi的方式下载，因为好像做集群没有zip包方便（就从跟着慕课网的老师视频来学习的角度来说）zip包地址

解压好后，配置相关的文件，这里我解压了三个，这里如果直接复制的话，在window下面好像有点坑，然后配置跟着视频配置相应的文件

主节点：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
cluster.name: lele
node.name: master
node.master: true
network.host: 127.0.0.1
#node.data: false

数据节点1:

cluster.name: lele
node.name: slave1
network.host: 127.0.0.1
http.port: 8200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]
node.data: true

cluster.name是集群的名称，node.name是节点名字，要保证对应的节点对应上集群名称，而后设置相应的端口，还有主节点的ip地址

数据节点2就是把端口号、节点名、改一下就可以了

集群的健康状态

green 健康状态，所有主副分片都正常分配，yellow指所有主分片都正常分配，但是有副分片为正常分配，red有主分片未分配

这里说一下我遇到的坑，当时启动时突然出现找不到jvm.options这个文件，后来上网查询了是没有权限。。所以以系统管理员运行bat命令就可以了，先启动主节点再启动从节点，然后关于可视化的那个界面按着视频做就可以了，那里需要用到node的环境。大概的步骤就是先下载那个压缩包，解压，然后npm install，npm run start

然后看一下效果：

后面又接触到了另外的可视化界面cerebro，感觉更加好用，功能更强大，而启动的方式也从配置文件改为参数启动,-E参数

elasticsearch -Ecluster.name=lele -Epath.data=./data/node1 -Enode.name=node1 -Ehttp.port=9200 -d

这里再记录一下索引的分片和副本的关系，分片是把数据分成一个个部分，副本则是这些分片的副本可以通过

 "number_of_shards":2,"number_of_replicas":"2",

来设置，那么这里其实有2*(2+1)个分片，需要主分片有2个，每个主分片有2个副本，应该每个节点上都有两个主分片的数据。

然后如果为3个主分片，1个副本的话，也是六个分片，其中把数据分成3部分，每个部分有1个副本。

当磁盘空间不够时，可能为导致索引不能分配，这时候可以设置cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled为false，在cerebro中的集群配置里面

最后附上慕课网链接，瓦力老师声音挺好听的！

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