【高级篇】第10章 Elasticsearch 集群管理与扩展

news/2024/7/8 9:55:50 标签: elasticsearch, 搜索引擎, 大数据

在本章中,我们将深入探讨Elasticsearch集群的管理与扩展策略,旨在帮助读者构建一个既能应对大规模数据处理需求,又能保持高可用性和弹性的系统架构。我们将从集群架构设计入手,解析不同节点的角色与配置,然后转向节点发现与配置同步机制,最后讨论水平扩展与容错策略,确保您的Elasticsearch集群能够随业务需求变化而灵活调整。
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10.1 集群架构设计:节点角色与配置

在Elasticsearch的集群管理中,合理设计和配置节点角色是构建高效、稳定、可扩展系统的基石。本节将深入探讨主节点、数据节点和协调节点的不同职责,以及如何根据业务需求和资源分配,优化节点配置,确保集群的高效运行和弹性扩展。

主节点(Master Nodes)

角色与职责
主节点是集群的大脑,负责管理和协调集群的全局状态,包括:

  • 元数据管理:创建、删除索引,管理索引模板,更新集群设置等。
  • 分片分配:在集群中分配和重新分配分片,确保数据分布的均衡。
  • 集群健康监控:监测节点状态,识别并响应故障,维持集群的健康运行。

配置与优化

  • 数量与分布:集群中应至少有三个主节点以形成多数派,确保决策的高可用性和容错性。主节点应分散在不同的硬件和网络环境中,避免单点故障。
  • 资源分配:虽然主节点不承担数据存储任务,但应具备足够的CPU和内存资源,以处理集群管理任务。

配置示例
elasticsearch.yml中,通过以下配置将节点设定为主节点:

node.name: master_node
node.master: true
node.data: false
数据节点(Data Nodes)

角色与职责
数据节点是集群的存储和处理单元,负责:

  • 数据存储:存储和检索索引数据。
  • 搜索和索引操作:执行搜索查询和索引文档。
  • 分片承载&#

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