#检查密钥是否创建成功
kubectl get secrets -n kube-system

二.搭建Elasticsearch + kibana

1.在可执行kubectl命令的服务器准备安装的yml文件

2.在elasticsearch-kibana目录下创建配置文件elasticsearch.yml

cluster.name: my-es
node.name: “node-1”
path.data: /usr/share/elasticsearch/data
#path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: [“127.0.0.1”, “[::1]”]
cluster.initial_master_nodes: [“node-1”]
#增加参数，使head插件可以访问es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: “*”
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
xpack.monitoring.collection.enabled: true

3.创建kibana配置文件kibana.yml

server.port: 5601
server.host: “0.0.0.0”
elasticsearch.hosts: “http://es-kibana-0.es-kibana.kube-system:9200”
kibana.index: “.kibana”
i18n.locale: “zh-CN”
monitoring.ui.elasticsearch.hosts: [“http://es-kibana-0.es-kibana.kube-system:9200”]
monitoring.ui.enabled: true

其中elasticsearch.hosts的地址构成为pod名:es-kibana-0,service名:es-kibana,命名空间:kube-system,以及service中配置的端口号9200

4.在k8s中创建elasticsearch和kibana的配置文件configmap

#在编写yml配置文件的目录执行该命令
kubectl create configmap es-config -n kube-system --from-file=elasticsearch.yml
kubectl create configmap kibana-config -n kube-system --from-file=kibana.yml

5.检查是否有StorageClass

kubectl get sc
#如下图所示是有StorageClass的

如果有则跳过第三步，没有则需要按照第三步配置NFS服务器

创建es存储pvc，pv配置文件：es-pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: es-pv-claim
namespace: kube-system
labels:
app: es
spec:
accessModes:

• ReadWriteMany
  storageClassName: “nfs-storage”
  resources:
  requests:
  storage: 20Gi

kubectl apply -f es-pvc.yaml

6.创建es-kibana的yaml配置文件: es-statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
labels:
app: es-kibana
name: es-kibana
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: es-kibana
serviceName: “es-kibana”
template:
metadata:
labels:
app: es-kibana
spec:
containers:

• image: [ Harbor私库地址 ]/elasticsearch:7.17.2
  imagePullPolicy: IfNotPresent
  name: elasticsearch
  resources:
  requests:
  memory: “800Mi”
  cpu: “800m”
  limits:
  memory: “1Gi”
  cpu: “1000m”
  volumeMounts:
• name: es-config
  mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
  subPath: elasticsearch.yml
• name: es-persistent-storage
  mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
  env:
• name: TZ
  value: Asia/Shanghai
• image: [ Harbor私库地址 ]/kibana:7.17.2
  imagePullPolicy: IfNotPresent
  name: kibana
  env:
• name: TZ
  value: Asia/Shanghai
  volumeMounts:
• name: kibana-config
  mountPath: /usr/share/kibana/config/kibana.yml
  subPath: kibana.yml
  volumes:
• name: es-config
  configMap:
  name: es-config
• name: kibana-config
  configMap:
  name: kibana-config
• name: es-persistent-storage
  persistentVolumeClaim:
  claimName: es-pv-claim
  #hostNetwork: true
  #dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
  nodeSelector:
  kubernetes.io/hostname: k8s-uni-node3

#创建pod
kubectl create -f es-statefulset.yaml

查看

kubectl get pod -o wide -n kube-system|grep es

使用curl命令测试elasticsearch是否正常

kubectl get pod -o wide -n kube-system|grep es

然后在集群内部服务器上测试是否能通信

当然也可以在Rancher上查看pod是否运行成功

这个pod一次运行了两个容器，分别是kibanah和elasticsearch，并且把elasticsearch容器中的/usr/share/elasticsearch/data目录下的内容，挂载到了es-pv-claim下，我们可以在第三步中的NFS服务器共享目录中找到挂载的数据。

7.创建es-kibana cluserip的svc

vi es-cluster-none-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: es-kibana
name: es-kibana
namespace: kube-system
spec:
ports:

• name: es9200
  port: 9200
  protocol: TCP
  targetPort: 9200
• name: es9300
  port: 9300
  protocol: TCP
  targetPort: 9300
  clusterIP: None
  selector:
  app: es-kibana
  type: ClusterIP

kubectl apply -f es-cluster-none-svc.yaml

这个配置文件描述了一个名为 es-kibana 的 Kubernetes Service，该 Service 不分配 Cluster IP（ClusterIP: None），它会将流量路由到具有特定标签 app: es-kibana 的 Pod，这些 Pod 的端口 9200 和 9300 将被公开，并且可以通过相应的 targetPort 进行访问。用于集群内部访问

8.创建es-kibana的nodeport类型的svc

vi es-nodeport-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: es-kibana
name: es-kibana-nodeport-svc
namespace: kube-system
spec:
ports:

• name: 9200-9200
  port: 9200
  protocol: TCP
  targetPort: 9200
  #nodePort: 9200
• name: 5601-5601
  port: 5601
  protocol: TCP
  targetPort: 5601
  #nodePort: 5601
  selector:
  app: es-kibana
  type: NodePort

kubectl apply -f es-nodeport-svc.yaml

这个配置文件创建了一个名为 “es-kibana-nodeport-svc” 的 Kubernetes Service。该 Service 使用 NodePort 类型，允许从集群外部访问服务。Service 公开了两个端口，9200 和 5601，分别将流量路由到具有相应标签的 Pod 的对应端口。Pod 的选择基于标签 app: es-kibana。用于暴露端口，从集群外部访问es和kibana

外网暴露的端口是k8s随机分配的，有两种办法可以查看

#在服务器使用命令查看
kubectl get svc -n kube-system|grep es-kibana

Rancher上查看

可以看到Kibana的端口为31200，然后就能使用nodeip+port访问

检查es是否注册上Kibana，点击侧边栏找到堆栈检测，然后点Nodes

至此，Elasticsearch + kibana已经搭建完成，可以进行第四步。

---

三.配置NFS服务器

1).安装NFS服务

Ubuntu：

sudo apt update
sudo apt install nfs-kernel-server

Centos：

yum update
yum -y install nfs-utils

创建或使用用已有的文件夹作为nfs文件存储点

mkdir -p /home/data/nfs/share
vi /etc/exports

写入如下内容

/home/data/nfs/share *(rw,no_root_squash,sync,no_subtree_check)

配置生效并查看是否生效

exportfs -r
exportfs

启动rpcbind、nfs服务

#Centos
systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
systemctl restart nfs && systemctl enable nfs
#Ubuntu
systemctl restart rpcbind && systemctl enable rpcbind
systemctl start nfs-kernel-server && systemctl enable nfs-kernel-server

查看 RPC 服务的注册状况

rpcinfo -p localhost

showmount测试

showmount -e localhost

以上都没有问题则说明安装成功

2).k8s注册nfs服务

新建storageclass-nfs.yaml文件，粘贴如下内容:

创建了一个存储类

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass #存储类的资源名称
metadata:
name: nfs-storage #存储类的名称，自定义
annotations:
storageclass.kubernetes.io/is-default-class: “true” #注解，是否是默认的存储，注意：KubeSphere默认就需要个默认存储，因此这里注解要设置为“默认”的存储系统，表示为"true"，代表默认。
provisioner: k8s-sigs.io/nfs-subdir-external-provisioner #存储分配器的名字，自定义
parameters:
archiveOnDelete: “true” ## 删除pv的时候，pv的内容是否要备份

---

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nfs-client-provisioner
labels:
app: nfs-client-provisioner

replace with namespace where provisioner is deployed

namespace: default
spec:
replicas: 1 #只运行一个副本应用
strategy: #描述了如何用新的POD替换现有的POD
type: Recreate #Recreate表示重新创建Pod
selector: #选择后端Pod
matchLabels:
app: nfs-client-provisioner
template:
metadata:
labels:
app: nfs-client-provisioner
spec:
serviceAccountName: nfs-client-provisioner #创建账户
containers:

• name: nfs-client-provisioner
  image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2 #使用NFS存储分配器的镜像
  volumeMounts:
• name: nfs-client-root #定义个存储卷，
  mountPath: /persistentvolumes #表示挂载容器内部的路径
  env:
• name: PROVISIONER_NAME #定义存储分配器的名称
  value: k8s-sigs.io/nfs-subdir-external-provisioner #需要和上面定义的保持名称一致
• name: NFS_SERVER #指定NFS服务器的地址，你需要改成你的NFS服务器的IP地址
  value: 192.168.0.0 ## 指定自己nfs服务器地址
• name: NFS_PATH
  value: /home/data/nfs/share ## nfs服务器共享的目录 #指定NFS服务器共享的目录
  volumes:
• name: nfs-client-root #存储卷的名称，和前面定义的保持一致
  nfs:
  server: 192.168.0.0 #NFS服务器的地址，和上面保持一致，这里需要改为你的IP地址
  path: /home/data/nfs/share #NFS共享的存储目录，和上面保持一致

---

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount #创建个SA账号
metadata:
name: nfs-client-provisioner #和上面的SA账号保持一致

replace with namespace where provisioner is deployed

namespace: default

#以下就是ClusterRole，ClusterRoleBinding，Role，RoleBinding都是权限绑定配置，不在解释。直接复制即可。
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: nfs-client-provisioner-runner
rules:

• apiGroups: [ “” ]
  resources: [ “nodes” ]
  verbs: [ “get”, “list”, “watch” ]
• 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: default
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: default
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: default
subjects:

• kind: ServiceAccount
  name: nfs-client-provisioner

replace with namespace where provisioner is deployed

namespace: default
roleRef:

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）

程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
[外链图片转存中…(img-85DYVG1M-1712525973197)]
[外链图片转存中…(img-QZlB5HAG-1712525973197)]
[外链图片转存中…(img-GmnArL2R-1712525973197)]
[外链图片转存中…(img-0VxOToBD-1712525973198)]
[外链图片转存中…(img-sDZ0SLTR-1712525973198)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）
[外链图片转存中…(img-ogt7swXp-1712525973198)]