k8s安装elasticsearch集群

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了k8s安装elasticsearch集群。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 环境简述

搭建es集群需要使用的技术如下:k8s集群、StatefulSet控制器、Service(NodePort)服务、PV、PVC、volumeClaimTemplates(存储卷申请模板)。

StatefulSet控制器创建的Pod适合用于分布式存储系统,它最大的特点是各个Pod的数据不一样,各个Pod无法使用同一个存储卷。注意StatefulSet会给所有的Pod从0开始编号,编号的规则是${statuefulset名称}-${序号}。如果StatefulSet的Pod被误删除,StatefulSet会自动重建与原来的网络标识相同的Pod,此外,Pod的启动和回收都是按照顺序进行的。

2 创建命名空间

# es-namespace.yaml
# 注意,所有的Controller、service等都需要添加到es-ns命名空间中
# 在查询相关信息时需要命名空间(参数:-n es-ns)
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: es-ns

3 创建NFS和StorageClass

3.1 创建NFS

# 创建目录
sudo mkdir -p /data/es
 
# 添加权限
sudo chmod 777 /data/es

# 编辑文件
sudo vim /etc/exports
 
# 添加以下内容
/data/es	192.168.108.*(rw,sync,no_subtree_check)

# 重启服务
sudo service nfs-kernel-server restart

# 查看共享目录
sudo showmount -e 192.168.108.100
# 返回值如下,表示创建成功
Export list for 192.168.108.100:
/data/es	192.168.108.*

3.2 设置NFS存储分配器权限

# es-nfs-client-provisioner-authority.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: nfs-client-provisioner
  # replace with namespace where provisioner is deployed
  namespace: es-ns
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: nfs-client-provisioner-runner
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumes"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumeclaims"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "update"]
  - apiGroups: ["storage.k8s.io"]
    resources: ["storageclasses"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["events"]
    verbs: ["create", "update", "patch"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: run-nfs-client-provisioner
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-client-provisioner
    # replace with namespace where provisioner is deployed
    namespace: es-ns
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: nfs-client-provisioner-runner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  # replace with namespace where provisioner is deployed
  namespace: es-ns
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["endpoints"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch"]
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  # replace with namespace where provisioner is deployed
  namespace: es-ns
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-client-provisioner
    # replace with namespace where provisioner is deployed
    namespace: es-ns
roleRef:
  kind: Role
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

3.3 创建NFS存储分配器

# es-nfs-client-provisioner.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nfs-client-provisioner
  namespace: es-ns
spec:
  replicas: 1
  strategy:
    type: Recreate
  selector:
    matchLabels:
      app: nfs-client-provisioner
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nfs-client-provisioner
    spec:
      serviceAccountName: nfs-client-provisioner
      containers:
        - name: nfs-client-provisioner
          image: quay.io/external_storage/nfs-client-provisioner:latest
          volumeMounts:
            - name: nfs-client-root
              mountPath: /persistentvolumes
          env:
            # 存储分配器名称
            - name: PROVISIONER_NAME
              value: es-nfs-provisioner
            # NFS服务器地址,设置为自己的IP
            - name: NFS_SERVER
              value: 192.168.108.100
            # NFS共享目录地址
            - name: NFS_PATH
              value: /data/es
      volumes:
        - name: nfs-client-root
          nfs:
            # 设置为自己的IP
            server: 192.168.108.100
            # 对应NFS上的共享目录
            path: /data/es

3.4 创建StorageClass

# es-nfs-storage-class.yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: es-nfs-storage
  namespace: es-ns

# 存储分配器的名称
# 对应“es-nfs-client-provisioner.yaml”文件中env.PROVISIONER_NAME.value
provisioner: es-nfs-provisioner

# 允许pvc创建后扩容
allowVolumeExpansion: True

parameters:
  # 资源删除策略,“true”表示删除PVC时,同时删除绑定的PV
  archiveOnDelete: "true"

4 创建es服务

# es-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: es-cluster-svc
  namespace: es-ns
spec:
  selector:
    # 注意一定要与"es-cluster.yaml"中spec.selector.matchLabels相同
    app: es-net-data

  # 设置服务类型
  type: NodePort
  ports:
    - name: rest
      # 服务端口
      port: 9200
      # 应用端口(Pod端口)
      targetPort: 9200
      # 映射到主机的端口,端口范围是30000~32767
      nodePort: 32000

5 创建es控制器

# es-cluster.yaml
apiVersion: apps/v1

# 设置控制器
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es-cluster
  namespace: es-ns

spec:
  # 必须设置
  serviceName: es-cluster-svc

  # 设置副本数
  replicas: 3

  # 设置选择器
  selector:
    # 设置标签
    matchLabels:
      app: es-net-data
  template:
    metadata:
      # 此处必须要与上面的matchLabels相同
      labels: 
        app: es-net-data
    spec:
      # 初始化容器
      # 初始化容器的作用是在应用容器启动之前做准备工作,每个init容器都必须在下一个启动之前成功完成
      initContainers:
        - name: increase-vm-max-map
          image: busybox:1.32
          command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
          securityContext:
            privileged: true
        - name: increase-fd-ulimit
          image: busybox:1.32
          command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
          securityContext:
            privileged: true

      # 初始化容器结束后,才能继续创建下面的容器
      containers:
        - name: es-container
          image: elasticsearch:7.6.2
          ports:
            # 容器内端口
            - name: rest
              containerPort: 9200
              protocol: TCP

          # 限制CPU数量
          resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m

          # 设置挂载目录
          volumeMounts:
            - name: es-data
              mountPath: /usr/share/elasticsearch/data

          # 设置环境变量
          env:
            # 自定义集群名
            - name: cluster.name
              value: k8s-es
            # 定义节点名,使用metadata.name名称
            - name: node.name
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.name

            # 初始化集群时,ES从中选出master节点
            - name: cluster.initial_master_nodes
              # 对应metadata.name名称加编号,编号从0开始
              value: "es-cluster-0,es-cluster-1,es-cluster-2"
            - name: discovery.zen.minimum_master_nodes
              value: "2"

            # 发现节点的地址,discovery.seed_hosts的值应包括所有master候选节点
            # 如果discovery.seed_hosts的值是一个域名,且该域名解析到多个IP地址,那么es将处理其所有解析的IP地址。
            - name: discovery.seed_hosts
              value: "es-cluster-svc"

            # 配置内存
            - name: ES_JAVA_OPTS
              value: "-Xms1g -Xmx1g"
            - name: network.host
              value: "0.0.0.0"

  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        # 对应容器中volumeMounts.name
        name: es-data
        labels:
          app: es-volume
      spec:
        # 存储卷可以被单个节点读写
        accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]

        # 对应es-nfs-storage-class.yaml中的metadata.name
        storageClassName: es-nfs-storage

        # 申请资源的大小
        resources:
          requests:
            storage: 10Gi

6 截图

集群节点

k8s elasticsearch,微服务,Linux服务器,elasticsearch,kubernetes

 

服务端口访问

k8s elasticsearch,微服务,Linux服务器,elasticsearch,kubernetes

节点访问

k8s elasticsearch,微服务,Linux服务器,elasticsearch,kubernetes

 

 NFS目录

k8s elasticsearch,微服务,Linux服务器,elasticsearch,kubernetes文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-519766.html

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