Docker实战（十二）：Docker安装ElasticSearch集群环境

Docker安装ElasticSearch集群环境

# 集群名称，默认为elasticsearch
cluster.name: birdESCluster

# 节点Node名称，ES启动时会自动创建节点名称，默认的是从ES的，但你也可进行配置
node.name: "birdESNode01"

# 是否作为主节点，每个节点都可以被配置成为主节点，默认值为true
node.master: true

# 是否存储数据，即存储索引片段，默认值为true
node.data: true

# master和data同时配置会产生一些奇异的效果：
1) 当master为false，而data为true时，会对该节点产生严重负荷；
2) 当master为true，而data为false时，该节点作为一个协调者；
3) 当master为false，data也为false时，该节点就变成了一个负载均衡器。
你可以通过连接来查看集群状态 http://localhost:9200/_cluster/health http://localhost:9200/_cluster/nodes
或者使用插件来查看集群状态 http://github.com/lukas-vlcek/bigdesk http://mobz.github.com/elasticsearch-head

# 设置一个索引的碎片数量，默认值为5
index.number_of_shards: 5

# 设置一个索引可被复制的数量，默认值为1
index.number_of_replicas: 1

# 当你想要禁用公布式时，你可以进行如下设置：
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0

这两个属性的设置直接影响集群中索引和搜索操作的执行。假设你有足够的机器来持有碎片和复制品，那么可以按如下规则设置这两个值：
1) 拥有更多的碎片可以提升索引执行能力，并允许通过机器分发一个大型的索引；
2) 拥有更多的复制器能够提升搜索执行能力以及集群能力。
对于一个索引来说，number_of_shards只能设置一次，而number_of_replicas可以使用索引更新设置API在任何时候被增加或者减少。
ElasticSearch关注加载均衡、迁移、从节点聚集结果等等。可以尝试多种设计来完成这些功能。
可以连接http://localhost:9200/A/_status来检测索引的状态。

# 配置文件所在的位置，即elasticsearch.yml和logging.yml所在的位置
path.conf: /path/to/conf

# 分配给当前节点的索引数据所在的位置
path.data: /path/to/data

# 可以可选择的包含一个以上的位置，使得数据在文件级别跨越位置，这样在创建时就有更多的自由路径
path.data: /path/to/data1,/path/to/data2

# 日志文件所在位置
path.logs: /path/to/logs

# 临时文件位置
path.work: /path/to/work

# 插件安装位置
path.plugins: /path/to/plugins

#  默认情况下，ElasticSearch使用0.0.0.0地址（也就是说如果这个机子有几个网卡，则ElasticSearch都可以通过这些IP来使用其服务。所以如果我们的服务器有网卡绑定在外网时一定要注意设置ElasticSearch的属性），并为http传输开启9200-9300端口，为节点到节点的通信开启9300-9400端口，也可以自行设置IP地址：
network.bind_host: 192.168.0.1

# publish_host设置其他节点连接此节点的地址，如果不设置的话，则自动获取，publish_host的地址必须为真实地址：
network.publish_host: 192.168.0.1

# bind_host和publish_host可以一起设置：（如果不想外网访问ES，可以设置这个）
network.host: 192.168.0.1

# 可以定制该节点与其他节点交互的端口：
transport.tcp.port: 9300

# 节点间交互时，可以设置是否压缩，转为为不压缩：
transport.tcp.compress: true

# 可以为Http传输监听定制端口：
http.port: 9200

# 设置内容的最大长度：
http.max_content_length: 100mb

# 禁止HTTP
http.enabled: false

# 允许在N个节点启动后恢复过程：
gateway.recover_after_nodes: 1

# 设置初始化恢复过程的超时时间：
gateway.recover_after_time: 5m

# 设置ping其他节点时的超时时间，网络比较慢时可将该值设大：
discovery.zen.ping.timeout: 3s

# 禁止当前节点发现多个集群节点，默认值为true：
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false

# 设置新节点被启动时能够发现的主节点列表：
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.28:9300", "10.0.0.28:9500"]

# 设置是否可以通过正则或者_all删除或者关闭索引
action.destructive_requires_name 默认false 允许 可设置true不允许

# 下面是一些查询时的慢日志参数设置
index.search.slowlog.level: TRACE
index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
index.search.slowlog.threshold.query.trace: 500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 800ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.debug:500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.trace: 200ms

############################################
# version : birdben/escluster:v1
# desc : 当前版本安装的escluster
############################################
# 设置继承自我们创建的 jdk7 镜像
FROM birdben/jdk7:v1

# 下面是一些创建者的基本信息
MAINTAINER birdben (191654006@163.com)

# 设置环境变量，所有操作都是非交互式的
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive

# 添加 supervisord 的配置文件，并复制配置文件到对应目录下面。（supervisord.conf文件和Dockerfile文件在同一路径）
COPY supervisord.conf /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf

RUN echo "export LC_ALL=C"

# 设置 ES 的环境变量，若读者有其他的环境变量需要设置，也可以在这里添加。
ENV ES_HOME /software/elasticsearch-1.7.2

# 复制 elasticsearch-1.7.2 文件到镜像中（elasticsearch-1.7.2文件夹要和Dockerfile文件在同一路径）
ADD elasticsearch-1.7.2 /software/elasticsearch-1.7.2

# 挂载/software/elasticsearch-1.7.2/config和/escluster目录
VOLUME ["/software/elasticsearch-1.7.2/config"]
VOLUME ["/escluster"]

# 容器需要开放ES的9200和9300端口
EXPOSE 9200
EXPOSE 9300

# 执行supervisord来同时执行多个命令，使用 supervisord 的可执行路径启动服务。
CMD ["/usr/bin/supervisord"]

# 配置文件包含目录和进程
# 第一段 supervsord 配置软件本身，使用 nodaemon 参数来运行。
# 第二段包含要控制的 2 个服务。每一段包含一个服务的目录和启动这个服务的命令。

[supervisord]
nodaemon=true

[program:sshd]
command=/usr/sbin/sshd -D

# 修改supervisor配置方式如下，修改为不自动重启ES，并且改成非daemon，DFOREGROUND的方式运行，supervisor就可以监控到了
[program:elasticsearch]
command=/bin/bash -c "exec ${ES_HOME}/bin/elasticsearch -DFOREGROUND"

# 构建镜像
$ docker build -t="birdben/escluster:v1" .
# 执行已经构件好的镜像，这里启动了两个ES的镜像，只是ES的端口号不同，挂载在宿主机器的存储路径也不同
$ docker run -p 9999:22 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /docker/escluster01:/escluster -v /docker/escluster01/config:/software/elasticsearch-1.7.2/config -t -i 'birdben/escluster:v1'
$ docker run -p 9998:22 -p 9201:9200 -p 9301:9300 -v /docker/escluster02:/escluster -v /docker/escluster02/config:/software/elasticsearch-1.7.2/config -t -i 'birdben/escluster:v1'

# 访问9201和9201端口都能分别访问 http://10.211.55.4:9200/_plugin/head/ http://10.211.55.4:9201/_plugin/head/
# 在Node1上创建索引会自动同步到Node2上，而且对应的data和logs目录也存储在挂载的目录中