sysctl -p

以下操作在k8s集群的任意master执行即可

创建yaml文件存放目录

mkdir /opt/elk && cd /opt/elk

这里使用无头服务部署es集群,需要用到pv存储es集群数据,service服务提供访问,setafuset服务部署es集群

创建svc的无头服务和对外访问的yaml配置文件

vi es-service.yaml

kind: Service
metadata:
name: elasticsearch
namespace: elk
labels:
app: elasticsearch
spec:
selector:
app: elasticsearch
clusterIP: None
ports:

  • port: 9200
    name: db
  • port: 9300
    name: inter

vi es-service-nodeport.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: elasticsearch-nodeport
namespace: elk
labels:
app: elasticsearch
spec:
selector:
app: elasticsearch
type: NodePort
ports:

  • port: 9200
    name: db
    nodePort: 30017
  • port: 9300
    name: inter
    nodePort: 30018

创建pv的yaml配置文件(这里使用nfs共享存储方式)

vi es-pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: es-pv1
spec:
storageClassName: es-pv #定义了存储类型
capacity:
storage: 30Gi
accessModes:

  • ReadWriteMany
    persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
    nfs:
    path: /volume2/k8s-data/es/es-pv1
    server: 10.1.13.99

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: es-pv2
spec:
storageClassName: es-pv #定义了存储类型
capacity:
storage: 30Gi
accessModes:

  • ReadWriteMany
    persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
    nfs:
    path: /volume2/k8s-data/es/es-pv2
    server: 10.1.13.99

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: es-pv3
spec:
storageClassName: es-pv #定义了存储类型
capacity:
storage: 30Gi
accessModes:

  • ReadWriteMany
    persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
    nfs:
    path: /volume2/k8s-data/es/es-pv3
    server: 10.1.13.99

创建setafulset的yaml配置文件

vi es-setafulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: elasticsearch
namespace: elk
labels:
app: elasticsearch
spec:
podManagementPolicy: Parallel
serviceName: elasticsearch
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: elasticsearch
template:
metadata:
labels:
app: elasticsearch
spec:
tolerations: #此配置是容忍污点可以使pod部署到master节点,可以去掉

  • key: “node-role.kubernetes.io/control-plane”
    operator: “Exists”
    effect: NoSchedule
    containers:
  • image: elasticsearch:7.17.10
    name: elasticsearch
    resources:
    limits:
    cpu: 1
    memory: 2Gi
    requests:
    cpu: 0.5
    memory: 500Mi
    env:
  • name: network.host
    value: “site
  • name: node.name
    value: “${HOSTNAME}”
  • name: discovery.zen.minimum_master_nodes
    value: “2”
  • name: discovery.seed_hosts #该参数用于告诉新加入集群的节点去哪里发现其他节点,它应该包含集群中已经在运行的一部分节点的主机名或IP地址,这里我使用无头服务的地址
    value: “elasticsearch-0.elasticsearch.elk.svc.cluster.local,elasticsearch-1.elasticsearch.elk.svc.cluster.local,elasticsearch-2.elasticsearch.elk.svc.cluster.local”
  • name: cluster.initial_master_nodes #这个参数用于指定初始主节点。当一个新的集群启动时,它会从这个列表中选择一个节点作为初始主节点,然后根据集群的情况选举其他的主节点
    value: “elasticsearch-0,elasticsearch-1,elasticsearch-2”
  • name: cluster.name
    value: “es-cluster”
  • name: ES_JAVA_OPTS
    value: “-Xms512m -Xmx512m”
    ports:
  • containerPort: 9200
    name: db
    protocol: TCP
  • name: inter
    containerPort: 9300
    volumeMounts:
  • name: elasticsearch-data
    mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
    volumeClaimTemplates:
  • metadata:
    name: elasticsearch-data
    spec:
    storageClassName: “es-pv”
    accessModes: [ “ReadWriteMany” ]
    resources:
    requests:
    storage: 30Gi

创建elk服务的命名空间

kubectl create namespace elk

创建yaml文件的服务

kubectl create -f es-pv.yaml
kubectl create -f es-service-nodeport.yaml
kubectl create -f es-service.yaml
kubectl create -f es-setafulset.yaml

查看es服务是否正常启动

kubectl get pod -n elk

检查elasticsearch集群是否正常

http://10.1.60.119:30017/_cluster/state/master_node,nodes?pretty

可以看到集群中能正确识别到三个es节点

elasticsearch集群部署完成

部署kibana服务

这里使用deployment控制器部署kibana服务,使用service服务对外提供访问

创建deployment的yaml配置文件

vi kibana-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: kibana
namespace: elk
labels:
app: kibana
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: kibana
template:
metadata:
labels:
app: kibana
spec:
tolerations:

  • key: “node-role.kubernetes.io/control-plane”
    operator: “Exists”
    effect: NoSchedule
    containers:
  • name: kibana
    image: kibana:7.17.10
    resources:
    limits:
    cpu: 1
    memory: 1G
    requests:
    cpu: 0.5
    memory: 500Mi
    env:
  • name: ELASTICSEARCH_HOSTS
    value: http://elasticsearch:9200
    ports:
  • containerPort: 5601
    protocol: TCP

创建service的yaml配置文件

vi kibana-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kibana
namespace: elk
spec:
ports:

  • port: 5601
    protocol: TCP
    targetPort: 5601
    nodePort: 30019
    type: NodePort
    selector:
    app: kibana

创建yaml文件的服务

kubectl create -f kibana-service.yaml
kubectl create -f kibana-deployment.yaml

查看kibana是否正常

kubectl get pod -n elk

部署logstash服务

logstash服务也是通过deployment控制器部署,需要使用到configmap存储logstash配置,还有service提供对外访问服务

编辑configmap的yaml配置文件

vi logstash-configmap.yaml

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。
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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)
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