Elasticsearch集群搭建及Py

本文记录Elasticsearch物理集群的安装步骤，在3台机器上部署一个集群。行文顺序为整个安装过程从头到尾，期间发现不少问题。因此，本文不适合一步步跟着做，建议您看完整篇文章，然后再开始搭建集群。

1 . 环境

• 机器： 3台物理机器，分别为130，132，134
• 操作系统：CentOS 6.6
• Elasticsearch： 2.3.3 版本

确保安装相应版本JDK，使用java -version确认安装。

2. 下载安装

从官网下载稳定版本：

wget https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/tar/elasticsearch/2.3.3/elasticsearch-2.3.3.tar.gz

拷贝到待安装的目录：

 cp /home/soft/es/elasticsearch-2.3.3.tar.gz /opt/es

解压：

cd /opt/es
tar -zxvf elasticsearch-2.3.3.tar.gz

3.配置集群

elasticsearch的配置文件采用YAML标记语言，在config目录下：

vim elasticsearch-2.3.3/config/elasticsearch.yml

需要的基本配置主要包括：

• cluster.name: 集群名称,集群名称用于跟其他相同名字的节点构成整个集群.
• node.name: 节点名称, 是该elasticsearch实例的唯一标识
• path.data: 数据路径,指定文档，索引存放的位置。
• path.logs:日志路径，指定运行日志的存放目录
• network.host: 主机名称

一个示例配置如下：

cluster.name: brandon-elasticsearch
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.name: node-130
#
# Add custom attributes to the node:
#
# node.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /home/data/es
#
# Path to log files:
#
path.logs: /var/log/es

network.host: 192.168.1.132

配置完成后，将整个文件copy到132和134.

scp -r elasticsearch-2.3.3 root@192.168.1.132:/opt/es
scp -r elasticsearch-2.3.3 root@192.168.1.134:/opt/es

4. 启动及问题解决

完成集群配置之后，启动：

./elasticsearch-2.3.3/bin/elasticsearch

出现如下异常：

java.lang.RuntimeException: don't run elasticsearch as root.
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:93)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:144)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:270)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:35)

Elasticsearch不允许使用root账号启动，因此需要建一个专用的账号。

adduser es
passwd es
chown -R es ./elasticsearch-2.3.3

再次启动，还是异常：

从日志可以看出是数据路径和日志路径的权限问题，修改对应文件的权限：

chown -R es /home/data/es/
chown -R es /var/log/es/

其他2台机器也要一样的操作，很麻烦，尤其是在多台机器的时候，因此建议一开始就先创建账号，再安装ElasticSearch。

再启动，成功：

其他机器使用一样的方式启动。

查看集群信息，启动浏览器访问如下页面：http://192.168.1.132:9200/。发现集群只有一个节点，说明3台机器并没有构成一个集群，查找文档发现需要配置其他机器的ip，如下：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.130", "192.168.1.134"] 

其他节点配置类似。重新启动，从日志中可以看出32这个节点作为salve加入到master中：

如果此时停掉master，elasticsearch将重新选举出新的master，日志可以证明这一点：

OK,现在3个节点构成集群了，查看API可以看到这一点：
http://192.168.1.132:9200/_cluster/stats?pretty

大功告成。但是用这种方式启动，一旦退出命令行，elasticsearch就会停止，有以下2中解决方案;
此时如果退出控制台，es会被关掉，解决方式：
1） 使用rpm安装，然后service elasticsearch start
2） nohup后台运行

5. 使用Python与Elasticsearch交互

Elasticsearch对外提供REST API，同时也可以使用二进制协议与其交互。各种语言的客户端都提供了相应的封装，这里以python为例说明。

我们使用elasticsearch-py，可以在这里查到相关信息。

使用pip安装：

pip install elasticsearch

简单的搜索例子：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

es = Elasticsearch()

res = es.get(index="megacorp", doc_type="employee", id=1)

print res

下面这个例子使用批量api，批量导入网上抓取的微博数据：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
import sys

# 设置编码，避免中文乱码
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

# 连接到集群，提供节点，不一定要全部节点
es = Elasticsearch(["192.168.1.130", "192.168.1.132","192.168.1.134"])

# 打开文件准备读取数据
file_name = 'E:\weibo_freshdata.2016-05-31'
wbfile = open(file_name, 'r')
actions = []
# 循环每一行
for line in wbfile:
    fields = line.split('\t')
    action = {
        "_index": "wb",
        "_type": "may",
        "_id": fields[0],
        "_source": {"id": fields[0], 'crawler_time': fields[1], 'crawler_time_stamp': fields[2],
                    'is_retweet': fields[3],
                    'user_id': fields[4],
                    'nick_name': fields[5], 'touxiang': fields[6], 'user_type': fields[7], 'weibo_id': fields[8],
                    'weibo_content': fields[9],
                    'zhuan': fields[10], 'ping': fields[11], 'zhan': fields[12], 'url': fields[13],
                    'device': fields[14],
                    'locate': fields[15],
                    'time': fields[16],
                    'time_stamp': fields[17],
                    'r_user_id': fields[18],
                    'r_nick_name': fields[19],
                    'r_user_type': fields[20],
                    'r_weibo_id': fields[21],
                    'r_weibo_content': fields[22],
                    'r_zhuan': fields[23],
                    'r_ping': fields[24],
                    'r_zhan': fields[25],
                    'r_url': fields[26],
                    'r_device': fields[27],
                    'r_location': fields[28],
                    'r_time': fields[29],
                    'r_time_stamp': fields[30],
                    'pic_content': 'http://ww3.sinaimg.cn/large/' + fields[31] + '.jpg'}
    }
    actions.append(action)
    # 每1完条批量导入一次
    if len(actions) == 10000:
        # helper批量导入
        helpers.bulk(es, actions)
        actions = []
        print "insert 10000"
if len(actions) > 0:
    # 导入最后剩余的数据
    helpers.bulk(es, actions)
print "finish"

（完）