本文深入浅出地介绍了基于Kubernetes的可视化部署Elasticsearch 7.17集群的完整攻略,涵盖了k8s可视化部署的关键步骤,旨在帮助读者轻松实现Elasticsearch集群的自动化部署和管理。
本文目录导读:
随着大数据和云计算技术的飞速发展,Elasticsearch作为一款高性能的搜索引擎,在日志分析、实时搜索等领域得到了广泛应用,而Kubernetes作为容器编排领域的佼佼者,其强大的资源管理和调度能力,使得Elasticsearch集群的部署变得简单高效,本文将为您详细讲解如何基于Kubernetes可视化部署Elasticsearch 7.17集群。
环境准备
1、一台具有公网IP的虚拟机,用于部署Kubernetes集群。
2、已安装Kubernetes集群,版本建议为1.16及以上。
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3、安装可视化工具,如Grafana、Prometheus等,用于监控集群状态。
Elasticsearch集群部署
1、下载Elasticsearch 7.17版本,解压到指定目录。
2、编写Elasticsearch集群配置文件(elasticsearch.yml),配置内容如下:
cluster.name: "es-cluster" node.name: "node-1" network.host: "0.0.0.0" http.port: 9200 discovery.seed_hosts: ["node-1"] cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
3、创建Elasticsearch镜像,添加以下内容到Dockerfile:
FROM elasticsearch:7.17.1 VOLUME /usr/share/elasticsearch/data
4、构建Elasticsearch镜像,并推送到私有仓库。
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5、编写Elasticsearch部署文件(es-deployment.yaml),配置内容如下:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: es-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: es template: metadata: labels: app: es spec: containers: - name: es image: "你的私有仓库地址/es:7.17.1" ports: - containerPort: 9200 - containerPort: 9300 volumeMounts: - name: es-data mountPath: /usr/share/elasticsearch/data volumes: - name: es-data persistentVolumeClaim: claimName: es-pvc
6、创建Elasticsearch服务文件(es-service.yaml),配置内容如下:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: es-service spec: selector: app: es ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 9200 type: NodePort
7、部署Elasticsearch集群,执行以下命令:
kubectl apply -f es-deployment.yaml kubectl apply -f es-service.yaml
可视化部署
1、在Kubernetes集群中,Elasticsearch集群已部署成功,接下来进行可视化部署。
2、安装Grafana和Prometheus,配置监控Elasticsearch集群。
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3、在Grafana中添加Elasticsearch数据源,并创建仪表板,监控集群状态。
4、使用Kubernetes可视化工具,如Kubeadm、Tanzu等,可视化部署Elasticsearch集群。
本文详细讲解了如何基于Kubernetes可视化部署Elasticsearch 7.17集群,通过使用Kubernetes集群和可视化工具,我们可以轻松实现Elasticsearch集群的部署、监控和管理,在实际应用中,可以根据需求调整集群规模和配置,以满足不同场景下的需求。
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