Elasticsearch（ES）角色介绍与集群部署

运维小路

发布于 2025-08-04 09:53:51

29700

代码可运行

文章被收录于专栏：运维小路运维小路

运行总次数：0

代码可运行

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）

由于我们后面的要讲解的概念需要在集群环境里面更容易体现，所以我们这里先部署集群。

环境规划

IP	角色
192.168.31.171	master,data,Ingest
192.168.31.172	master,data,Ingest
192.168.31.173	master,data,Ingest

master:管理集群状态（索引元数据、分片分配、节点加入/离开）。不存储数据，不处理用户请求。

data：存储索引数据，执行数据的增删改查、搜索、聚合等操作。消耗大量CPU、内存、磁盘IO

Ingest：接收客户端请求，将请求路由到正确的数据节点，聚合结果返回给客户端。分担数据节点的负载，尤其在复杂搜索/聚合时。

环境配置

我们在上个小节里面没有配置的，部署集群就需要配置。这里需要用root来实现。

# 1. 永久修改文件描述符限制
echo "elasticsearch - nofile 65535" >> /etc/security/limits.conf
echo "root soft nofile 65535" >> /etc/security/limits.conf
echo "root hard nofile 65535" >> /etc/security/limits.conf
# 2. 永久修改虚拟内存映射数
echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
# 3. 立即应用新配置
sysctl -p
ulimit -n 65535
# 4. 为 Elasticsearch 用户添加额外权限（解决 memlock 问题）
echo "elasticsearch - memlock unlimited" >> /etc/security/limits.conf

基础准备

同单机没有区别。

yum -y install java-1.8.0-openjdk

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.29-linux-x86_64.tar.gz

#root用户操作
useradd es
mv elasticsearch-7.17.29-linux-x86_64.tar.gz /home/es/
chown es.es /home/es/elasticsearch-7.17.29-linux-x86_64.tar.gz 
su es
#es用户操作
cd ~
tar xvf elasticsearch-7.17.29-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-7.17.29

配置文件

其他节点替换对应的node.name和network.host,当然这里仅仅指定了很少的配置，时间这里可以指定很多配置的。

# ===== 核心配置 =====
cluster.name: three-node-cluster
node.name: node-171
node.roles: [master, data]
path.data: /home/es/data

# ===== 网络配置 =====
network.host: 192.168.31.171
http.port: 9200
transport.port: 9300

# ===== 集群发现 =====
discovery.seed_hosts:
  - "192.168.31.171:9300"
  - "192.168.31.172:9300"
  - "192.168.31.173:9300"

# ===== 首次启动配置（集群形成后注释） =====
cluster.initial_master_nodes:
  - "node-171"
  - "node-172"
  - "node-173"

#启动
./bin/elasticsearch -d

检查集群状态

状态是green就代表集群状态是ok的。

[root@localhost ~]# curl -XGET 'http://192.168.31.171:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "three-node-cluster",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 3,
  "active_shards" : 6,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

查看节点

这里会显示3个节点的一些统计信息。

[root@localhost ~]# curl -XGET 'http://192.168.31.171:9200/_cat/nodes?v'
ip             heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.31.172           13          97   3    0.01    0.15     0.15 dm        *      node-172
192.168.31.171           15          88   2    0.22    0.18     0.14 dm        -      node-171
192.168.31.173            5          95   4    0.01    0.14     0.13 dm        -      node-173
[root@localhost ~]#

到这里我们的集群版本就算部署完成。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2025-08-02，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除