Elasticsearch（ES）Cerebro部署和使用

作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。

中间件，我给它的定义就是为了实现某系业务功能依赖的软件，包括如下部分:

Web服务器

代理服务器

ZooKeeper

Kafka

RabbitMQ

Hadoop HDFS

Elasticsearch ES (本章节）

前面我们介绍了Cerebro，我们这里就来部署和使用他。

1.环境准备

确保您的系统已经安装了 Java Runtime Environment (JRE) 8 或更高版本。Cerebro 是基于 Scala 构建的，运行需要 JVM。如果我们就在ES节点部署，所以不需要额外安装环境，如果不是则需要安装JAVA环境。

yum -y install java-1.8.0-openjdk

2.下载Cerebro

wget https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.9.4/cerebro-0.9.4.tgz
tar xvf cerebro-0.9.4.tgz 
cd cerebro-0.9.4

3.启动Cerebro

当然这里是未做任何修改配置文件，真正的环境还需要配置很多信息，这里为了简便所以直接启动。

[root@localhost cerebro-0.9.4]# ./bin/cerebro
[info] play.api.Play - Application started (Prod) (no global state)
[info] p.c.s.AkkaHttpServer - Listening for HTTP on /0:0:0:0:0:0:0:0:9000

这里其实和CMAK有点类似，需要在这里填入ES地址，也可以在配置文件里面定义。填写正确的ES以后，就可以看到我们当前集群信息，比如我们当前集群的节点数量，索引数量，分片数量，文档数量等信息。

4.cerbero主要功能

4.1 查询节点的资源和性能状态：包括负载，cpu使用，JVM堆栈使用情况，磁盘使用情况及进程启动时间。

4.2更多功能：创建索引，集群设置，索引别名，索引模板，备份仓库，快照等信息。

4.3 索引分布查看，我这里创建了4个索引：

索引1，10分片，3副本，由于一个分片和副本不能存在同一个节点，主分片+3副本分片就会导致有一个副本分片无法落到当前集群的3个节点，所以严格控制副本数量是一个需要考虑的问题。

索引2，5分片，2副本，刚好满足3个节点，所有分片和副本都完全落入每个节点，但是如果集群有一个节点宕机，也会出现和索引1类似的情况。

索引3，3分片，1副本，由于分片+副本总共只有2份数据，所以节点宕机他会重写选举主分片，即便宕机一台也会很快恢复索引状态，但是他只适合3台节点，如果有更多则3副本会合适一点。

索引4：1分片，0副本，这个只做测试，不适合生产环境使用。

通过图形界面，我们可以很直观查看集群索引的状态。

4.4 索引操作

这里我们可以根据索引的状态，对索引做一些操作：调整副本数量，更新Maping等操作。

当然更多的功能，还希望大家自己去探索。