教你在Kubernetes中快速部署ES集群

摘要:ES集群是进行大数据存储和分析,快速检索的利器,本文简述了ES的集群架构,并提供了在Kubernetes中快速部署ES集群的样例;对ES集群的监控运维工具进行了介绍,并提供了部分问题定位经验,最后总结了常用ES集群的API调用方法。

本文分享自华为云社区《Kubernetes中部署ES集群及运维》,原文作者:minucas。

ES集群架构:

ES集群分为单点模式和集群模式,其中单点模式一般在生产环境不推荐使用,推荐使用集群模式部署。其中集群模式又分为Master节点与Data节点由同一个节点承担,以及Master节点与Data节点由不同节点承担的部署模式。Master节点与Data节点分开的部署方式可靠性更强。下图为ES集群的部署架构图: image.png

采用K8s进行ES集群部署:

1、采用k8s statefulset部署,可快速的进行扩缩容es节点,本例子采用 3 Master Node + 12 Data Node 方式部署
2、通过k8s service配置了对应的域名和服务发现,确保集群能自动联通和监控

kubectl -s http://ip:port create -f es-master.yaml
kubectl -s http://ip:port create -f es-data.yaml
kubectl -s http://ip:port create -f es-service.yaml

es-master.yaml:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    k8s-app: es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    version: v6.2.5
  name: es-master
  namespace: default
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady
  replicas: 3
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: es
      version: v6.2.5
  serviceName: es
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: camp-es
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
        version: v6.2.5
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: ELASTICSEARCH_SERVICE_NAME
          value: es
        - name: NODE_MASTER
          value: "true"
        - name: NODE_DATA
          value: "false"
        - name: ES_HEAP_SIZE
          value: 4g
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xmx4g -Xms4g
        - name: cluster.name
          value: es
        image: elasticsearch:v6.2.5
        imagePullPolicy: Always
        name: es
        ports:
        - containerPort: 9200
          hostPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          hostPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "6"
            memory: 12Gi
          requests:
            cpu: "4"
            memory: 8Gi
        securityContext:
          capabilities:
            add:
            - IPC_LOCK
            - SYS_RESOURCE
        volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: es
      - command:
        - /bin/elasticsearch_exporter
        - -es.uri=http://localhost:9200
        - -es.all=true
        image: elasticsearch_exporter:1.0.2
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /health
            port: 9108
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 1
          timeoutSeconds: 10
        name: es-exporter
        ports:
        - containerPort: 9108
          hostPort: 9108
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /health
            port: 9108
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 1
          timeoutSeconds: 10
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          requests:
            cpu: 25m
            memory: 64Mi
        securityContext:
          capabilities:
            drop:
            - SETPCAP
            - MKNOD
            - AUDIT_WRITE
            - CHOWN
            - NET_RAW
            - DAC_OVERRIDE
            - FOWNER
            - FSETID
            - KILL
            - SETGID
            - SETUID
            - NET_BIND_SERVICE
            - SYS_CHROOT
            - SETFCAP
          readOnlyRootFilesystem: true
      dnsPolicy: ClusterFirst
      initContainers:
      - command:
        - /sbin/sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        image: alpine:3.6
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: elasticsearch-logging-init
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      volumes:
      - hostPath:
          path: /Data/es
          type: DirectoryOrCreate
        name: es

es-data.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    k8s-app: es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    version: v6.2.5
  name: es-data
  namespace: default
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady
  replicas: 12
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: es
      version: v6.2.5
  serviceName: es
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: es
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
        version: v6.2.5
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: ELASTICSEARCH_SERVICE_NAME
          value: es
        - name: NODE_MASTER
          value: "false"
        - name: NODE_DATA
          value: "true"
        - name: ES_HEAP_SIZE
          value: 16g
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xmx16g -Xms16g
        - name: cluster.name
          value: es
        image: elasticsearch:v6.2.5
        imagePullPolicy: Always
        name: es
        ports:
        - containerPort: 9200
          hostPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          hostPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "8"
            memory: 32Gi
          requests:
            cpu: "7"
            memory: 30Gi
        securityContext:
          capabilities:
            add:
            - IPC_LOCK
            - SYS_RESOURCE
        volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: es
      - command:
        - /bin/elasticsearch_exporter
        - -es.uri=http://localhost:9200
        - -es.all=true
        image: elasticsearch_exporter:1.0.2
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /health
            port: 9108
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 1
          timeoutSeconds: 10
        name: es-exporter
        ports:
        - containerPort: 9108
          hostPort: 9108
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /health
            port: 9108
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 1
          timeoutSeconds: 10
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          requests:
            cpu: 25m
            memory: 64Mi
        securityContext:
          capabilities:
            drop:
            - SETPCAP
            - MKNOD
            - AUDIT_WRITE
            - CHOWN
            - NET_RAW
            - DAC_OVERRIDE
            - FOWNER
            - FSETID
            - KILL
            - SETGID
            - SETUID
            - NET_BIND_SERVICE
            - SYS_CHROOT
            - SETFCAP
          readOnlyRootFilesystem: true
      dnsPolicy: ClusterFirst
      initContainers:
      - command:
        - /sbin/sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        image: alpine:3.6
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: elasticsearch-logging-init
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      volumes:
      - hostPath:
          path: /Data/es
          type: DirectoryOrCreate
        name: es

es-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    k8s-app: es
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    kubernetes.io/name: Elasticsearch
  name: es
  namespace: default
spec:
  clusterIP: None
  ports:
  - name: es
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: exporter
    port: 9108
    protocol: TCP
    targetPort: 9108
  selector:
    k8s-app: es
  sessionAffinity: None
  type: ClusterIP

ES集群监控

工欲善其事必先利其器,中间件的运维首先要有充分的监控手段,ES集群的监控常用的三种监控手段:exporter、eshead、kopf,由于ES集群是采用k8s架构部署,很多特性都会结合k8s来开展

Grafana监控

通过k8s部署es-exporter将监控metrics导出,prometheus采集监控数据,grafana定制dashboard展示

ES-head组件

github地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-head
ES-head组件可通过谷歌浏览器应用商店搜索安装,使用Chrome插件可查看ES集群的情况 image.png

Cerebro(kopf)组件

github地址:https://github.com/lmenezes/cerebro
image.png image.png

ES集群问题处理

ES配置

资源配置:关注ES的CPU、Memory以及Heap Size,Xms Xmx的配置,建议如机器是8u32g内存的情况下,堆内存和Xms Xmx配置为50%,官网建议单个node的内存不要超过64G

索引配置:由于ES检索通过索引来定位,检索的时候ES会将相关的索引数据装载到内存中加快检索速度,因此合理的对索引进行设置对ES的性能影响很大,当前我们通过按日期创建索引的方法(个别数据量小的可不分割索引)

ES负载

CPU和Load比较高的节点重点关注,可能的原因是shard分配不均匀,此时可手动讲不均衡的shard relocate一下
image.png

image.png

shard配置

shard配置最好是data node数量的整数倍,shard数量不是越多越好,应该按照索引的数据量合理进行分片,确保每个shard不要超过单个data node分配的堆内存大小,比如数据量最大的index单日150G左右,分为24个shard,计算下来单个shard大小大概6-7G左右

副本数建议为1,副本数过大,容易导致数据的频繁relocate,加大集群负载

删除异常index

curl -X DELETE "10.64.xxx.xx:9200/szv-prod-ingress-nginx-2021.05.01"

索引名可使用进行正则匹配进行批量删除,如:-2021.05.*

节点负载高的另一个原因

在定位问题的时候发现节点数据shard已经移走但是节点负载一直下不去,登入节点使用top命令发现节点kubelet的cpu占用非常高,重启kubelet也无效,重启节点后负载才得到缓解

ES集群常规运维经验总结(参考官网)

查看集群健康状态

ES集群的健康状态分为三种:Green、Yellow、Red。

  • Green(绿色):集群健康;
  • Yellow(黄色):集群非健康,但在负载允许范围内可自动rebalance恢复;
  • Red(红色):集群存在问题,有部分数据未就绪,至少有一个主分片未分配成功。

可通过API查询集群的健康状态及未分配的分片:

GET _cluster/health
{
  "cluster_name": "camp-es",
  "status": "green",
  "timed_out": false,
  "number_of_nodes": 15,
  "number_of_data_nodes": 12,
  "active_primary_shards": 2176,
  "active_shards": 4347,
  "relocating_shards": 0,
  "initializing_shards": 0,
  "unassigned_shards": 0,
  "delayed_unassigned_shards": 0,
  "number_of_pending_tasks": 0,
  "number_of_in_flight_fetch": 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
  "active_shards_percent_as_number": 100
}

查看pending tasks:

GET /_cat/pending_tasks

其中 priority 字段则表示该 task 的优先级

查看分片未分配原因

GET _cluster/allocation/explain

其中reason 字段表示哪种原因导致的分片未分配,detail 表示详细未分配的原因

查看所有未分配的索引和主分片:

GET /_cat/indices?v&health=red

查看哪些分片出现异常

curl -s http://ip:port/_cat/shards | grep UNASSIGNED

重新分配一个主分片:

POST _cluster/reroute?pretty" -d '{
    "commands" : [
        {
          "allocate_stale_primary" : {
              "index" : "xxx",
              "shard" : 1,
              "node" : "12345...",
              "accept_data_loss": true
          }
        }
    ]
}

其中node为es集群节点的id,可以通过curl ‘ip:port/_node/process?pretty’ 进行查询

降低索引的副本的数量

PUT /szv_ingress_*/settings
{
  "index": {
    "number_of_replicas": 1
  }
}

 

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穿透式监管标志着国企监管从“管企业”向“管资本”转型过程中的关键一跃。而图数据库正是这一跃的技术支点。从股权穿透到资金链穿透,从供应链穿透到数据穿透,华为GES图数据库正在将“穿透式监管”从理念变为可落地、可操作的实践。无论是天眼查式的全量链路查询,还是某集团财经的税务规则判断,抑或是芯片供应链式的部件风险分析,乃至通过Palantir构建决策知识图谱,其底层逻辑都是一致的——用图的力量,穿透一切形式的“隔离层”,直抵风险本质与责任核心。

华为云官方博客 661

《公共云三十问》正式收官,奔赴企业AI百场景新征程

今年6月底,公共云产业联盟重点推出《公共云三十问》专栏,以每周三问的节奏,连载十周,解读《先进公共云》白皮书,分享国计民生系列案例,旨在凝聚共识、推动落地实践。同时,专栏分析公共云在产业升级、民生福祉、科技创新、全球发展等方面的作用,梳理中国特色公共云发展路径:以普惠云拓展用云广度,以智算云提升用云深度,以自主云夯实用云厚度,以全球云打开用云跨度。这十问从专属云、行业云切入,深入政务、金融、交通、电力、钢铁、化工、油气、制造等国计民生场景,回答公共云“怎么用”。

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开发者小技巧|IAM配置,让码道代码智能体连续30天免登录

案例介绍。

华为云官方博客 644

码道深度对接CodeArts,让需求自动落地为代码

案例介绍。

华为云官方博客 719

【公共云三十问 之三十】拥抱AI,企业如何建设面向智能体的专属云?

企业可分阶段建设覆盖开发、运行、运营及安全的一体化智能体平台——从构建一站式、高低码协同的智能体开发平台,到打造高性能、极致弹性的运行时环境,再到搭建AgentOps驱动的持续运营与运维体系,同时构建端到端、多层次的全链路安全防护体系。在数据湖建设方面,遵循“存量复用、平滑演进、AI导向、分步迭代”原则,分三阶段推进——打造AI多模数据湖核心能力、完成存算分离与统一元数据管理、实现闭环赋能全面支撑智能体规模化落地,在保护既有投资的前提下将传统数据平台转型为AI数据专属供给平台。

华为云官方博客 821

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 789

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 790

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 663

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 289

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 574

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 684

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 461

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 380

邀请函|第三届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛开幕式,期待您现场莅临

AI 算法工程师、大模型应用开发、智能编码、国产软硬件栈开发者、开源开发者。大赛官方参赛对象就包含企事业单位开发者团队、个人开发者中华人民共...诉求:了解本届赛题方向、对接算力 / 技术资源、认识同行、获取参赛信息。意向参赛团队、往届参赛选手、技术团队负责人、个人独立开发者。

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