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系列文章目录
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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
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文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、环境准备
- 二、遇到的问题与分析
- 三、配置说明
-
- 3.1 Elasticsearch 配置（elasticsearch.yml）
- 3.2 Docker Compose 配置
- 四、部署步骤
- 五、验证集群状态
-
- 5.1 查看节点
- 5.2 查看 Master 节点
- 六、总结
前言
在实际生产环境中，Elasticsearch 通常需要部署成多节点集群，以保证高可用性和数据冗余。本文结合 Docker Compose，讲解如何在多台机器上部署 Elasticsearch 9.x 集群，并集成 Kibana，同时详细说明遇到的坑和解决办法。
一、环境准备
- 三台服务器（或三台虚拟机）
- Elasticsearch 9.x 镜像（官方 Bitnami 镜像）
- Kibana 9.x 镜像（官方Bitnami 镜像）
- Docker & Docker Compose 已安装
- 网络可互通
节点 IP 示例
| 节点 | ip |
|---|---|
| es01 | 192.168.18.191 |
| es02 | 192.168.18.190 |
| es03 | 192.168.18.197 |
二、遇到的问题与分析
在配置多节点 Elasticsearch 集群时，我们可能会遇到以下问题：
- 节点竞争 master
- 日志示例：
master not discovered or elected yet, an election requires 2 nodes - 原因：initial_master_nodes 未正确配置，或者集群节点不一致。
- 远程节点 cluster.name 不匹配
- 日志示例：
remote cluster name [elasticsearch] does not match local cluster name [es-cluster] - 原因：不同节点 cluster.name 不一致导致 handshake 失败。
- AWS S3 插件报错
- 日志示例：
failed to obtain region from default provider chain - 原因：S3 仓库未配置 AWS 区域环境变量，如果不使用 S3 可以忽略。