Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间
这里集群的配置是通过ElasticSearch的內建模块Zen Discovery机制,它提供单播和双播发现集群机制. 同一个集群只需配置相同的集群名称就可以识别为一个集群
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
用来同时设定 network.bind_host 和 network.publish_host
注意：云服务器需要设置安全策略放行9200,9300,9301,9302,9303,9304端口，否则访问失败;
Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间。
由于默认es实例是1g，太吃内存了，我们修改一下jvm参数，每个es目录下放一个jvm.option文件：
需求 用docker搭建一个ElasticSearch一主一从的集群，加一个elasticsearch-head查看集群状态 步骤 在参考了一堆博客后，我写了个固定容器ip的docker-compose.yml es1.yml network.bind_host: 0.0.0.0 cluster.name: es_cluster node.name: master node.master: true node.data: true http.cors.enabled: true http.cors.all
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
好久不给大家写脚本了，波哥是真的忙。但是还不能给大家透露再忙什么。不过相信波哥的这次选择会在不久的将来给大家带来更多更精彩的内容。
聚合：英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。聚合有助于根据搜索查询提供聚合数据。聚合查询是数据库中重要的功能特性，ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强大的聚合分析能力。它基于查询条件来对数据进行分桶、计算的方法。有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作。
简介 开始学es，我习惯边学边记，总结出现的问题和解决方法。本文是在两台linux虚拟机下，安装了三个节点。本次搭建es同时实践了两种模式——单机模式和分布式模式。条件允许的话，可以在多台机器上配置es节点，如果你机器性能有限，那么可以在一台虚拟机上完成多节点的配置。 如图，是本次3个节点的分布。
如果没有输入信息表示没有安装。 如果安装可以使用rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps 批量卸载所有带有Java的文件 这句命令的关键字是java
一个 Elasticsearch 集群由一个或多个节点（Node）组成，每个集群都有一个共同的集群名称作为标识
Elasticsearch 缺省情况下是绑定 localhost。对于本地开发服务是足够的（如果你在相同机子上启动多个节点，它还可以形成一个集群），但是你需要配置基本的网络设置，为了能够在实际的多服务器生产集群中运行。 WARNING：注意网络配置，永远不要暴露未受保护的节点到公网上
config目录下有2个配置文件：es的配置文件:elasticsearch.yml日志配置文件:logging.yml，更多内容请参考：ELK教程 cluster.name: elasticsearch 配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群 node.name: "Franz Kafka" 节点名，默认随机指定一个name列表中名字，该列表在es的jar包中config文件夹
# Elasticsearch的config文件夹里面有三个配置文件 elasticsearch.yml 用于配置Elasticsearch jvm.options 用于配置Elasticsearch JVM设置 log4j2.properties 用于配置Elasticsearch日志记录 下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西。 cluster.name: elasticsearch # 配置的集群名称，默认是elasticsearch，es服务会通过广播方式自动连接在同
腾讯云CVM 自建ES 5.6.4 因腾讯云的原生es不支持 es 9300端口调用故而自搭一套。 新机器挂盘 机器配置: 三台 centos 7.6 50g 500g 4c 8g mkdir /databak mv /data/* /databak mkfs.ext4 /dev/vdb echo "/dev/vdb /data ext4 defaults 0 0" >> /etc/fstab mount -
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/configuring-tls-docker.html
ELK+Filebeat的流程应该是这样的:Filebeat->Logstash->（Elasticsearch<->Kibana）由我们自己的程序产生出日志，由Filebeat进行处理，将日志数据输出到Logstash中，Logstash再将数据输出到Elasticsearch中，Elasticsearch再与Kibana相结合展示给用户。
计划创建3个ES实例组成一个集群，同时创建一个Kibana实例连接该集群。每个ES实例使用本地配置文件，方便配置文件的保存和版本管理。Kibana的配置文件也放在本地，通过文件映射的方式挂载到容器内。
在基于时序数据中，我们总是关心最近产生的数据，例如查询订单通常只会查询最近三天，至多到最近一个月的，查询日志也是同样的情形，很少会去查询历史数据，也就是说类似的时序数据随着时间推移，价值在逐渐弱化。在es中经常按日或按月建立索引，我们很容易想到，历史索引被查询命中的概率越来越低，不应该占用高性能的机器资源(比如大内存，SSD)，可以将其迁移到低配置的机器上，从而实现冷热数据分离存储。
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
无论是安装包形式还是基于Docker，搭建Elasticsearch集群环境还是较为简单的，实操的时候还遇到过一丢小问题，本文用于记录下操作过程。
/usr/lib/python2.7/site-packages/salt/states/file.py
1.elasticsearch目录及其作用bin存放ES启动、关闭等脚本文件存放执行文件，例如启动脚本、密钥工具等configES的配置文件所在的目录，其中有三个主要的配置文件elasticsearch.yml是用于ES的最主要的配置文件jvm.options用于配置ES JVM设置log4j2.properties用于配置ES 日志记录的属性jdkES自带的JDK目录data默认的索引数据存储位置，实际中一般需要自行更改logs存储ES的运行日志默认的日志存放位置，实际中一般需要自行更改libES运行所需
众所周知，ES 中 filter 是不参与相关性评分的，所以查询子句可以被系统进行缓存，性能要高于普通的 query 查询。bool 查询中支持 4 种子句，分别是 filter、must、must_not、should，其中 filter 和 must_not 属于过滤器，过滤器查询先于其它查询执行。另外在 function_score、constant_score 中也可以使用 filter 子句进行查询缓存。
① max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
传输模块用于集群内节点之间的内部通信。从一个节点到另一个节点的每个调用都使用传输模块。例如，当一个节点处理HTTP GET请求时，实际上是由持有该数据的另一个节点处理的，这就需要处理HTTP GET请求的节点将请求通过传输模块转发给另一个节点。
一、环境准备 1、挂载分区 Ps：通用方法，此处略过，以下为示例挂载配置，方便直接复制粘贴。 /dev/sdb1 /data1 ex
配置详细 ##################### Elasticsearch Configuration Example ##################### # # 只是挑些重要的配置选项进行注释,其实自带的已经有非常细致的英文注释了! # https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules.html # ################################### Cluster #####
##################### ElasticSearch 配置示例 #####################
ElasticSearch作为一个分布式搜索引擎有着广泛的应用场景, 而搜索服务在在一个项目中的权重还是比较高的, 所以我们要想办法去提高搜索服务的可用性, 这就是ElasticSearch集群的作用, 为搜索服务提供高可用的特性
ELK日志分析系统是Logstash、Elastcsearch、Kibana开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案，它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。
通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
Docker现在已经成为一种轻量级的虚拟化方案，在同一宿主机下，所有的容器都可以通过网桥进行互联。如果之前有docker的使用经验，可能已经习惯了使用–link来对容器进行互联。随着docker的逐步完善，强烈推荐大家使用网桥（bridge）来对容器进行互联。
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Docker自诞生以来，其容器特性以及镜像特性给DevOps爱好者带来了诸多方便。然而在很长的一段时间内，Docker只能在单host上运行，其跨host的部署、运行与管理能力颇受外界诟病。跨host能力的薄弱，直接导致Docker容器与host的紧耦合，这种情况下，Docker容器的灵活性很难令人满意，容器的迁移、分组等都成为很难实现的功能点。
容器中可以运行一些网络应用(如nginx、web应用、数据库等)，如果要让外部也可以访问这些容器内运行的网络应用，那么就需要配置网络来实现。
4.修改/root/elasticsearch-node3/config/elasticsearch.yml 为如下内容（注意红色部分为三个节点不一致的地方）
http://blog.csdn.net/yannanxiu/article/details/52716997
前几章节的回顾： docker-01 docker-02 docker-03 docker-04 今天我们介绍关于docker容器的命令，没错就是container 一.docker容器命令 要跑通容器首先我们需要有基础镜像 所以我们先拉取一个Ubuntu系统 服务器系统为centos，所以我这里拉取Ubuntu系统 指令： docker pull ubuntu 结果： Using default tag: latest latest: Pulling from library/ubuntu 08
拓扑（M代表redis-master，S代表redis-sentinel，R代表redis-slave，C代表Spring Boot Application）：
拷贝publish文件夹至服务器app/netcore/test/publish/
Learn to build and deploy your distributed applications easily to the cloud with Docker.
**(1) 启动一个HTTP服务 从SRS源代码中找到文件夹 trunk/research/api-server ，这里有个 python 脚本，把它跑起来。注意它依赖 ffmpeg 工具。
了解Docker基本原理和要掌握的内容之后，我们就正式开始Docker的学习了。本篇内容主要介绍Docker的镜像和容器。
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