ElasticSearch_配置说明

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2017年11月
ElasticSearch

实验室配置 ElasticSearch + Kibana 说明

四台机器搭建的集群 ElasticSearch + Kibana

ElasticSearch配置文件配置

  1. cluster.name: ubuntu
  2. node.name: ubuntu2
  3. path.data: /home/ubuntu/applications/elasticsearch/data
  4. path.logs: /home/ubuntu/applications/elasticsearch/logs
  5. network.host: ubuntu2
  6. discovery.zen.ping.unicast.hosts: [ ubuntu1 , ubuntu2 , ubuntu3 , ubuntu4 ]

注意：

：后需要加空格 elasticsearch放到后台执行: ./elasticsearch -d

之后四台机器都需要启动ElasticSearch

Kibana配置文件配置

  1. server.host: ubuntu1
  2. elasticsearch.url: “http://ubuntu1:9200"

Kibana放到后台执行: nohup ./kibana $

根据进程号找到进程对应的路径 ll -proc/进程号

在kibana中查看所有节点情况

GET /_cat/nodes?v

在kibana中查看集群健康状况

GET /_cat/health?v

在使用kibana查询时，ES需要建表

ElasticSearch启动异常

1. max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

解决： 切换到root用户 sudo su ，编辑limits.conf 添加类似如下内容.

vim /etc/security/limits.conf

添加如下内容：

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

然后使用ubuntu用户重新启动elasticsearch，即可启动成功。

2. max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

解决： 切换到root用户 sudo su, 修改配置sysctl.conf

vim /etc/sysctl.conf

添加如下配置：

vm.max_map_count=655360

并执行命令：

sysctl -p

然后使用ubuntu用户重新启动elasticsearch，即可启动成功。

为什么使用ElasticSearch+HBase的方案，而不直接使用ElasticSearch

首先主要原因就是EL的弱一致性，EL的弱一致性会导致数据的丢失，所以只使用EL为搜索引擎，底层还是使用强一致性的HBase,即使浪费一定的存储空间

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