Docker下搭建Elasticsearch及其集群

Why Docker ?

作为当下大热的Docker,一直有用到工作中的冲动。这次正好有个集群搭建的需求,就毫不犹豫,一脚踏入Docker,容器化的概念方便部署,测试。另外一个原因是需要了解下ElasticSearch在集群部署下的操作,没有足够的物理机可以用,于是就用Docker在本机搭建了一个基于Docker的ElasticSearch集群 。

ElasticSearch

ElasticSearch作为玩大数据必备的数据库,集成了一套强大的文档搜索引擎,和类似NoSQL的数据库引擎.也许相比 传统关系型数据库 和像Redis,Mongo这样的 NoSQL数据库 牺牲了存储时的性能,但是ElasticSearch强大的文档搜索能力,和天生支持分布式的设计受到了各大爬虫界的青睐。

Start

ElasticSearch 需要有java的依赖 ; 由于某堵高墙的存在从Docker Hub pull 镜像速度极慢而且容易卡死。于是我改了下dockerfile,换成了Daocloud Hub的源. 当然自带梯子的同学可以忽略这段,直接引入Docker Hub的镜像就可以 :FROM java:8

从Dockerfile构建镜像: docker build -t ="dockerfile/elasticsearch" github.com/scbizu/elasticsearch
构建成功后,直接docker run -d -p 9200:9200 dockerfile/elasticsearch,就可以在localhost:9200查看到数据了。

Settings

当然,直接这样跑es是存在风险的,当需要更改es的设置(elasticsearch.yml)的时候,就要进到容器里面改,这样会很不方便以及会影响服务所以这是不被提倡的。官方建议的是外挂es的设置和data文件夹,这很容易理解,我们在宿主机上直接更改设置文件和监控es的运行状态显然更合理。通过docker run 的-v 标签来进行外挂Volumn.

在宿主机上创建一个用于外挂的文件夹,比如我们先mkdir /data,指定/data为外挂文件夹。然后创建目录log,work,data用于监控es的状态,再touch elasticsearch.yml来指定es的设置,设置如下:


path:
  data:/data/data  #注意下这是要被放到Docker里去的,所以这里挂载的应是docker下的目录,而非宿主机.
  log:/data/log

  plugin:/data/plugin  #可选,如果需要可视化工具的话,需要挂载plugin目录,记得先安装呦~(cd 到{elasticsearch的安装目录}/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head或者lmenezes/elasticsearch-kopf/v2.0.1)

Run it

配置好之后就可以Run起来了

docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /data:/data dockerfile/elasticsearch /elasticsearch/bin/elasticsearch -Des.config=/data/elasticsearch.yml

docker ps查看下是不是确实跑起来了(访问localhost:9200也可以~)

Cluster

看着黄色的Health毕竟不爽,所以来搭集群吧 ~

ES的分布式集群其实很有趣,可以戳这里看看究竟是怎么回事。

搭建其实也很简单,在宿主机/data下新建es-master es-node1 es-node2的文件夹,把之前的/data/data /data/log /data/work /data/elasticsearch.yml 都复制一份扔到前面几个文件夹里面去,如果想要共享配置的话只需要新建一份就可以了。

然后让node1 变为master的从节点:

docker run -d --name es-node1 --link master -v /data/node1:/data dockerfile/elasticsearch /elasticsearch/bin/elasticsearch -Des.config=/data/elasticsearch.yml

node2同理 ;

之后可以通过Plugin来看看节点状态.如下(选举Agon做主节点了真是尴尬233):

es_head

变绿了耶!

Referer

Github下的docker elasticsearch repo及其issue 饿了么后端小记

以上,完.

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