在k8s上部署ES集群

最新推荐文章于 2025-04-21 15:45:59 发布
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分类专栏： kubernetes 文章标签： elasticsearch kubernetes
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43334786/article/details/122373125
版权

一、k8s集群架构：

IP角色
192.168.1.3master1
192.168.1.4master2
192.168.1.5master3
192.168.1.6node1
192.168.1.7node2

二、部署ES集群

1、配置storageclass，用于动态创建pvc，并自动绑定pv

[root@master1 tmp]# cat sc.yaml
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
  name: local-storage
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

执行一下：

kubectl apply -f sc.yaml

2、创建名称空间

kubectl create ns elasticsearch

3、创建PV

[root@master1 elk]# cat pv.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: local-storage-pv-1
  namespace: elasticsearch
  labels:
    name: local-storage-pv-1
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /data/es
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - master1
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: local-storage-pv-2
  namespace: elasticsearch
  labels:
    name: local-storage-pv-2
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /data/es
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - master2
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: local-storage-pv-3
  namespace: elasticsearch
  labels:
    name: local-storage-pv-3
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /data/es
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - master3
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: local-storage-pv-4
  namespace: elasticsearch
  labels:
    name: local-storage-pv-4
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /data/es
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - node1
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: local-storage-pv-5
  namespace: elasticsearch
  labels:
    name: local-storage-pv-5
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /data/es
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - node2

一共是5个PV，每个都通过nodeSelectorTerms跟k8s节点绑定。
执行一下：

kubectl apply -f pv.yaml

3、创建StatefulSet，ES属于数据库类型的应用，此类应用适合StatefulSet类型

[root@master1 elk]# cat sts.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es7-cluster
  namespace: elasticsearch
spec:
  serviceName: elasticsearch7
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch7
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch7
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch7
        image: elasticsearch:7.16.2
        resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: rest
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: inter-node
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
          - name: cluster.name
            value: k8s-logs
          - name: node.name
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: discovery.zen.minimum_master_nodes
            value: "2"
          - name: discovery.seed_hosts
            value: "es7-cluster-0.elasticsearch7,es7-cluster-1.elasticsearch7,es7-cluster-2.elasticsearch7"
          - name: cluster.initial_master_nodes
            value: "es7-cluster-0,es7-cluster-1,es7-cluster-2"
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: "-Xms1g -Xmx1g"
      initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "local-storage"
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

该ES集群通过volumeClaimTemplates来关联storageClass，并自动绑定相应的PV。
执行一下：

kubectl apply -f sts.yaml

4、创建NodePort类型的Service来蒋ES集群暴漏出去

[root@master1 elk]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch7
  namespace: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch7
  type: NodePort
  ports:
  - port: 9200
    nodePort: 30002
    targetPort: 9200

执行一下：

kubectl apply -f svc.yaml

以上就创建完了，我们来看一下上面创建的资源状态：
（1）storageclass

[root@master1 elk]# kubectl get sc
NAME            PROVISIONER                    RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE      ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
local-storage   kubernetes.io/no-provisioner   Delete          WaitForFirstConsumer   false                  21h

（2）PV

[root@master1 elk]# kubectl get pv
NAME                 CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                              STORAGECLASS    REASON   AGE
local-storage-pv-1   1Gi        RWO            Retain           Bound    elasticsearch/data-es7-cluster-1   local-storage            21h
local-storage-pv-2   1Gi        RWO            Retain           Bound    elasticsearch/data-es7-cluster-2   local-storage            21h
local-storage-pv-3   1Gi        RWO            Retain           Bound    elasticsearch/data-es7-cluster-0   local-storage            21h
local-storage-pv-4   1Gi        RWO            Retain           Bound    elasticsearch/data-es7-cluster-4   local-storage            19m
local-storage-pv-5   1Gi        RWO            Retain           Bound    elasticsearch/data-es7-cluster-3   local-storage            19m

[root@master1 tmp]# kubectl get pvc -n elasticsearch
NAME                 STATUS   VOLUME               CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS    AGE
data-es7-cluster-0   Bound    local-storage-pv-3   1Gi        RWO            local-storage   21h
data-es7-cluster-1   Bound    local-storage-pv-1   1Gi        RWO            local-storage   21h
data-es7-cluster-2   Bound    local-storage-pv-2   1Gi        RWO            local-storage   21h
data-es7-cluster-3   Bound    local-storage-pv-5   1Gi        RWO            local-storage   20m
data-es7-cluster-4   Bound    local-storage-pv-4   1Gi        RWO            local-storage   19m

（3）StatefulSet

[root@master1 elk]# kubectl get statefulset -n elasticsearch
NAME          READY   AGE
es7-cluster   5/5     21h
[root@master1 tmp]# kubectl get pod -n elasticsearch
NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es7-cluster-0   1/1     Running   1          21h
es7-cluster-1   1/1     Running   1          21h
es7-cluster-2   1/1     Running   1          21h
es7-cluster-3   1/1     Running   0          19m
es7-cluster-4   1/1     Running   0          18m

（4）Service

[root@master1 tmp]# kubectl get svc -n elasticsearch
NAME             TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
elasticsearch7   NodePort   10.97.196.176   <none>        9200:30002/TCP   21h

（5）通过restful接口查看ES集群状态

[root@master1 elk]# curl 192.168.1.3:30002/_cat/nodes?v
ip             heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role   master name
10.244.136.5             60          39   1    0.19    0.31     0.36 cdfhilmrstw -      es7-cluster-0
10.244.104.1             45          41   1    0.98    0.44     0.25 cdfhilmrstw -      es7-cluster-3
10.244.180.5             40          40   1    0.28    0.32     0.32 cdfhilmrstw -      es7-cluster-2
10.244.166.141           63          41   1    0.06    0.14     0.14 cdfhilmrstw -      es7-cluster-4
10.244.137.68            44          41   1    0.29    0.45     0.59 cdfhilmrstw *      es7-cluster-1

通过网页访问也是正常的：
在这里插入图片描述
5、部署kibana
kibana我们使用Deployment类型来部署，而它的Service我们使用NodePort，完整的代码如下：

[root@master1 elk]# cat kibana.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: elasticsearch
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
    targetPort: 5601
    nodePort: 30001
  type: NodePort
  selector:
    app: kibana
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: elasticsearch
  labels:
    app: kibana
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      nodeSelector:
        node: node2
      containers:
      - name: kibana
        image: kibana:7.16.2
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 1000m
        env:
        - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
          value: http://elasticsearch7:9200
        - name: SERVER_PUBLICBASEURL
          value: "0.0.0.0:5601"
        - name: I18N.LOCALE
          value: zh-CN
        ports: 
        - containerPort: 5601

上面的Deployment部分，我们通过nodeSelector指定调度到了node2节点，前提是给node2节点加了个node=node2这样一个标签。
执行一下：

[root@master1 elk]# kubectl apply -f kibana.yaml

再查看一下状态：

[root@master1 elk]# kubectl get all -n elasticsearch
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/es7-cluster-0             1/1     Running   0          47m
pod/es7-cluster-1             1/1     Running   0          46m
pod/es7-cluster-2             1/1     Running   0          46m
pod/es7-cluster-3             1/1     Running   0          43m
pod/es7-cluster-4             1/1     Running   0          42m
pod/kibana-768595479f-mhw9q   1/1     Running   0          13m

NAME                     TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
service/elasticsearch7   NodePort   10.108.115.19   <none>        9200:30002/TCP   47m
service/kibana           NodePort   10.111.66.207   <none>        5601:30001/TCP   13m

NAME                     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/kibana   1/1     1            1           13m

NAME                                DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/kibana-768595479f   1         1         1       13m

NAME                           READY   AGE
statefulset.apps/es7-cluster   5/5     47m

看到kibana的Service和Pod都在运行中了，通过页面验证一下kibana能不能访问：
在这里插入图片描述

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博客虽小，世界尽在其中
05-16 2744
本文详细阐述了如何在Kubernetes（k8s）环境中搭建一个高可用的Elasticsearch集群，并重点介绍了数据持久化的配置与实现。随着大数据和云计算技术的飞速发展，Elasticsearch作为一款强大的搜索引擎和分析工具，其高可用性和数据持久性成为企业应用的关键需求。 首先，文章介绍了Elasticsearch集群的基本概念，包括节点类型、分片、复制因子等核心概念，以及这些概念在实现高可用性方面的作用。随后，文章详细说明了在Kubernetes中部署Elasticsearch集群的步骤，包括创
K8S实践从0到1 中间件篇：ElasticSearch 8.12.0 K8S部署实践【超详细】【一站式】
fireshark
02-23 7572
近日在k8s上部署了一个ES8.12.0的集群，在部署过程中，发现无论是官方、还是网上的文章，都没有一站式能搞定的（官网文档非常碎片化，出了问题只能去官网的问题反馈去查，网上的其他文章可能是版本的问题与最新版ES不太适配），因此把我的部署过程整理分享出来，希望能帮到需要的同学。
k8s部署elasticsearch集群
06-28
### 回答1： Kubernetes（k8s）是一个流行的容器编排平台，可以用于部署Elasticsearch集群。以下是部署Elasticsearch集群的一些步骤： 1. 创建Kubernetes集群：您需要先创建一个Kubernetes集群，可以使用公共云提供商（如AWS、GCP、Azure）或私有云（如OpenStack）。 2. 安装Elasticsearch：您可以使用Helm chart或自定义YAML文件来安装Elasticsearch。在安装过程中，您需要指定Elasticsearch节点的数量、资源限制和其他配置。 3. 配置Elasticsearch：您需要配置Elasticsearch集群的网络、存储和安全设置。您可以使用Kubernetes的网络插件（如Calico、Flannel）来配置网络，使用Kubernetes的存储卷（如PersistentVolumeClaim）来配置存储，使用Kubernetes的Secret对象来配置安全设置。 4. 部署Kibana：如果您想使用Kibana来可视化Elasticsearch数据，您可以使用Helm chart或自定义YAML文件来部署Kibana。在部署过程中，您需要指定Kibana的资源限制和其他配置。 5. 配置Kibana：您需要配置Kibana的网络、存储和安全设置。您可以使用Kubernetes的网络插件（如Calico、Flannel）来配置网络，使用Kubernetes的存储卷（如PersistentVolumeClaim）来配置存储，使用Kubernetes的Secret对象来配置安全设置。 6. 部署Logstash：如果您想使用Logstash来收集和处理日志数据，您可以使用Helm chart或自定义YAML文件来部署Logstash。在部署过程中，您需要指定Logstash的资源限制和其他配置。 7. 配置Logstash：您需要配置Logstash的网络、存储和安全设置。您可以使用Kubernetes的网络插件（如Calico、Flannel）来配置网络，使用Kubernetes的存储卷（如PersistentVolumeClaim）来配置存储，使用Kubernetes的Secret对象来配置安全设置。 8. 测试集群：您可以使用curl或其他工具来测试Elasticsearch集群、Kibana和Logstash的功能和性能。 以上是部署Elasticsearch集群的一些步骤，具体实现可能因环境和需求而异。 ### 回答2： Elasticsearch是一个流行的开源搜索引擎和分布式文档存储和分析系统，有着广泛的应用领域，例如搜索、日志分析、业务指标监控、全文检索等方面。在生产环境中，使用Kubernetes（K8s）部署Elasticsearch集群可能是一个不错的选择。下面将简要介绍如何使用K8s部署Elasticsearch集群。 1. 首先，需要准备Elasticsearch Docker镜像，并将其推送到私有或公共的Docker镜像仓库中。如何构建和推送Docker镜像超出本文范围。 2. 接下来，需要定义Elasticsearch集群的K8s Object。这里可以使用StatefulSet，用于支持有状态应用程序的部署。同时，需要为每个Pod定义一个独特的网络标识符（hostname），以便它们之间能够互相通信。 3. 进一步，需要创建一个K8s Service，提供对Elasticsearch集群的访问。这可以使用ClusterIP类型的Service，允许在集群内部访问Elasticsearch集群。如果需要在集群外部访问Elasticsearch集群，则可以使用NodePort或LoadBalancer类型的Service，具体取决于环境需求。 4. 配置Elasticsearch集群的存储，以确保数据可持久化存储。这可以使用K8s提供的PersistentVolume或Dynamic Provisioning方式来完成，实现数据持久化存储，并保留Elasticsearch集群数据。同时，建议在Elasticsearch集群中使用minimun_master_nodes属性来避免脑裂（brain split）问题。 5. 可以通过挂载ConfigMap或Secret到Elasticsearch集群中的容器中，来配置Elasticsearch。例如，可以配置Xpack安全性和备份等特性。 6. 创建一个K8s Job，用于初始化Elasticsearch集群。这可以在第一次部署Elasticsearch或者需要重新启动Elasticsearch时使用。初始化作业可以使用Elasticsearch提供的命令行工具，如elasticsearch-keystore、elasticsearch-setup-passwords、elasticsearch-certutil等工具。 7. 最后，可以使用K8s提供的各种监控与日志分析工具，如Prometheus、Grafana、Elasticsearch监控插件等，来监控和管理Elasticsearch集群。 总之，使用K8s部署Elasticsearch集群可以有效简化部署和管理过程，并提高可靠性和可维护性。然而，需要充分理解Elasticsearch的配置和性能特性，以充分发挥其潜力。同时，需要考虑节点数量、硬件负载和可用性等方面的因素，以确保集群的高可用性和性能。 ### 回答3： Kubernetes是一个容器编排平台，可以方便地部署和管理分布式应用程序。在k8s中，我们可以使用Elasticsearch（ES）的官方Kubernetes运行时部署一组ES节点，从而创建一个高可用，可扩展且可靠的ES集群。在本文中，我们将描述如何在Kubernetes上部署ES集群。 1. 前提条件 在开始之前，我们需要准备一个Kubernetes集群，在集群上安装好kubectl CLI和helm工具，以及一个持久存储卷插件（可以使用NFS或者云存储服务商自带的插件）。 2. 创建ES集群 使用helm工具，在Kubernetes上安装ES集群，可以快速地生成可部署的ES服务。在安装之前，我们需要设置一些ES集群的参数，如节点数量、内存分配、存储容量等。这些参数根据我们的业务需求进行配置。 helm install --set replicas=3,esJavaOpts='-Xms2g -Xmx2g' elastic/elasticsearch 3. 监控集群 在部署完ES集群之后，我们需要监控集群的健康状态，以及运行时数据等。通过Promethues+Grafana等监控工具，我们可以轻松地监视ES集群，确保集群的稳定性和高可用性。 4. 备份和恢复 为了保证数据的安全性，我们需要定期备份ES集群的数据。在集群发生故障时，我们可以通过备份数据来恢复集群。可以使用Velero等备份恢复工具来进行ES集群的备份和恢复。 总结 Kubernetes是一个在云时代中兴起的容器编排平台。通过使用Kubernetes运行时，我们可以轻松地部署和管理ES集群，从而构建一个高可用，可伸缩的系统。同时，ES集群的监控和备份工作也非常重要，因为数据在大型分布式系统中是最重要的资产之一。
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