Linux系统 CentOS 7怎么搭建集群

CentOS 7下怎么搭建高可用集群。高可用集群是指以减少服务中断时间为目的的服务器集群技术。它通过保护用户的业务程序对外不间断提供的服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度。那么新的centos下怎么来搭建高可用集群。

　　环境：本文以两台机器实现双集热备高可用集群，主机名node1的IP为192168122168 ，主机名node2的IP为192168122169 。

　　一、安装集群软件必须软件pcs，pacemaker，corosync，fence-agents-all，如果需要配置相关服务，也要安装对应的软件

　　二、配置防火墙

　　1、禁止防火墙和selinux

　　修改/etc/sysconfig/selinux确保SELINUX=disabled，然后执行setenforce 0或者reboot服务器以生效

　　2、设置防火墙规则

　　三、各节点之间主机名互相解析分别修改2台主机名分别为node1和node2，在centos 7中直接修改/etc/hostname加入本机主机名和主机表，然后重启网络服务即可。

　　配置2台主机的主机表，在/etc/hosts中加入

　　四、各节点之间时间同步在node1和node2分别进行时间同步，可以使用ntp实现。

　　五、各节点之间配置ssh的无密码密钥访问。下面的操作需要在各个节点上操作。

　　两台主机都要互相可以通信，所以两台主机都得互相生成密钥和复制公钥，相互的节点上的hosts文件是都要解析对方的主机名， 192168122168 node1 192168122169 node2

　　六、通过pacemaker来管理高可用集群

　　1、创建集群用户

Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多

节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on 

Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。

 

一 项目简介

 

GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker

 

直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。

 

我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已

经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on 

Docker项目以及其存在的问题。

 

 

 

我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下：

 

GitHub：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker

博客：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker

 

下面两个表是alvinhenrick/hadoop-mutinode项目与我的kiwenlau/hadoop-cluster-docker项目的参数对比：

 

 

 

 

 

可知，我主要优化了这样几点：

 

更小的镜像大小

更快的构造时间

更少的镜像层数

 

更快更方便地改变Hadoop集群节点数目

 

另外，alvinhenrick/hadoop-mutinode项目增加节点时需要手动修改Hadoop配置文件然后重新构建hadoop-

nn-dn 

镜像,然后修改容器启动脚本，才能实现增加节点的功能。而我通过shell脚本实现自动话，不到1分钟可以重新构建hadoop-master镜像，然后

立即运行!本项目默认启动3个节点的Hadoop集群，支持任意节点数的Hadoop集群。

 

另外，启动Hadoop，运行wordcount以及重新构建镜像都采用了shell脚本实现自动化。这样使得整个项目的使用以及开发都变得非常方便快捷。

 

开发测试环境

 

操作系统：ubuntu 1404 和 ubuntu 1204

内核版本: 3130-32-generic

Docker版本：150 和162

 

小伙伴们，硬盘不够，内存不够，尤其是内核版本过低会导致运行失败。

 

二 镜像简介

 

本项目一共开发了4个镜像：

 

serf-dnsmasq

hadoop-base

hadoop-master

hadoop-slave

 

serf-dnsmasq镜像

 

基于ubuntu:1504 (选它是因为它最小，不是因为它最新)

安装serf: serf是一个分布式的机器节点管理工具。它可以动态地发现所有Hadoop集群节点。

安装dnsmasq: dnsmasq作为轻量级的DNS服务器。它可以为Hadoop集群提供域名解析服务。

 

容器启动时，master节点的IP会传给所有slave节点。serf会在container启动后立即启动。slave节点上的serf 

agent会马上发现master节点(master 

IP它们都知道嘛)，master节点就马上发现了所有slave节点。然后它们之间通过互相交换信息，所有节点就能知道其他所有节点的存在了。

(Everyone will know 

Everyone)。serf发现新的节点时，就会重新配置dnsmasq，然后重启dnsmasq。所以dnsmasq就能够解析集群的所有节点的域名

啦。这个过程随着节点的增加会耗时更久，因此，若配置的Hadoop节点比较多，则在启动容器后需要测试serf是否发现了所有节点，DNS是否能够解析

所有节点域名。稍等片刻才能启动Hadoop。这个解决方案是由SequenceIQ公司提出的，该公司专注于将Hadoop运行在Docker中。参考

这个演讲稿。

 

hadoop-base镜像

 

基于serf-dnsmasq镜像

安装JDK(OpenJDK)

安装openssh-server，配置无密码SSH

安装vim：介样就可以愉快地在容器中敲代码了

安装Hadoop 230: 安装编译过的Hadoop(252， 260， 270 都比230大，所以我懒得升级了)

 

另外，编译Hadoop的步骤请参考我的博客。

 

如果需要重新开发我的hadoop-base, 需要下载编译过的hadoop-230安装包，放到hadoop-cluster-docker/hadoop-base/files目录内。我编译的64位hadoop-230下载地址：

 

 

另外，我还编译了64位的Hadoop 252、260,、270, 其下载地址如下：

 

hadoop-230: 

hadoop-252: 

hadoop-260:

hadoop-270: 

 

hadoop-master镜像

 

基于hadoop-base镜像

配置hadoop的master节点

格式化namenode

 

这一步需要配置slaves文件，而slaves文件需要列出所有节点的域名或者IP。因此，Hadoop节点数目不同时，slaves文件自然也

不一样。因此，更改Hadoop集群节点数目时，需要修改slaves文件然后重新构建hadoop-master镜像。我编写了一个resize- 

clustersh脚本自动化这一过程。仅需给定节点数目作为脚本参数就可以轻松实现Hadoop集群节点数目的更改。由于hadoop-master

 镜像仅仅做一些配置工作，也无需下载任何文件，整个过程非常快，1分钟就足够了。

 

hadoop-slave镜像

 

基于hadoop-base镜像

配置hadoop的slave节点

 

镜像大小分析

 

下表为sudo docker images的运行结果：

 

 

 

易知以下几个结论：

 

serf-dnsmasq镜像在ubuntu:1504镜像的基础上增加了754MB

hadoop-base镜像在serf-dnsmasq镜像的基础上增加了5707MB

hadoop-master和hadoop-slave镜像在hadoop-base镜像的基础上大小几乎没有增加

 

下表为sudo docker history indexalaudacn/kiwenlau/hadoop-base:010的部分运行结果

 

 

 

可知：

 

基础镜像ubuntu:1504为1313MB

安装OpenJDK需要3246MB

安装Hadoop需要1585MB

Ubuntu、OpenJDK与Hadoop均为镜像所必须，三者一共占了6144MB

 

因此，我所开发的hadoop镜像以及接近最小，优化空间已经很小了。

 

三 3节点Hadoop集群搭建步骤

 

1 拉取镜像

sudo docker pull indexalaudacn/kiwenlau/hadoop-master:010  sudo docker pull indexalaudacn/kiwenlau/hadoop-slave:010  sudo docker pull indexalaudacn/kiwenlau/hadoop-base:010  sudo docker pull indexalaudacn/kiwenlau/serf-dnsmasq:010 

 

3~5分钟OK~也可以直接从我的DokcerHub仓库中拉取镜像，这样就可以跳过第2步：

sudo docker pull kiwenlau/hadoop-master:010  sudo docker pull kiwenlau/hadoop-slave:010  sudo docker pull kiwenlau/hadoop-base:010  sudo docker pull kiwenlau/serf-dnsmasq:010 

 

查看下载的镜像：

sudo docker images 

 

运行结果：

 

 

 

其中hadoop-base镜像是基于serf-dnsmasq镜像的，hadoop-slave镜像和hadoop-master镜像都是基于hadoop-base镜像。所以其实4个镜像一共也就7774MB。

 

2 修改镜像tag

sudo docker tag d63869855c03 kiwenlau/hadoop-slave:010  sudo docker tag 7c9d32ede450 kiwenlau/hadoop-master:010  sudo docker tag 5571bd5de58e kiwenlau/hadoop-base:010  sudo docker tag 09ed89c24ee8 kiwenlau/serf-dnsmasq:010 

 

查看修改tag后镜像：

sudo docker images 

 

运行结果：

 

 

 

之所以要修改镜像，是因为我默认是将镜像上传到Dockerhub, 

因此Dokerfile以及shell脚本中得镜像名称都是没有alauada前缀的，sorry for 

this不过改tag还是很快滴。若直接下载我在DockerHub中的镜像，自然就不需要修改tag不过Alauda镜像下载速度很快的

哈~

 

3下载源代码

 

git clone https://githubcom/kiwenlau/hadoop-cluster-docker

 

为了防止GitHub被XX，我把代码导入到了开源中国的Git仓库：

 

git clone http://gitoschinanet/kiwenlau/hadoop-cluster-docker

 

4 运行容器

cd hadoop-cluster-docker  /start-containersh 

 

运行结果：

start master container  start slave1 container  start slave2 container  root@master:~# 

 

一共开启了3个容器，1个master, 2个slave。开启容器后就进入了master容器root用户的根目录(/root)。

 

查看master的root用户家目录的文件：

 

ls

 

运行结果：

hdfs run-wordcountsh serf_log start-hadoopsh start-ssh-serfsh 

 

start-hadoopsh是开启hadoop的shell脚本，run-wordcountsh是运行wordcount的shell脚本，可以测试镜像是否正常工作。

 

5测试容器是否正常启动(此时已进入master容器)

 

查看hadoop集群成员：

serf members 

 

运行结果：

masterkiwenlaucom 17217065:7946 alive  slave1kiwenlaucom 17217066:7946 alive  slave2kiwenlaucom 17217067:7946 alive 

 

若结果缺少节点，可以稍等片刻，再执行“serf members”命令。因为serf agent需要时间发现所有节点。

 

测试ssh：

ssh slave2kiwenlaucom 

 

运行结果：

Warning: Permanently added 'slave2kiwenlaucom,17217067' (ECDSA) to the list of known hosts  Welcome to Ubuntu 1504 (GNU/Linux 3130-53-generic x86_64)   Documentation: https://helpubuntucom/  The programs included with the Ubuntu system are free software;  the exact distribution terms for each program are described in the  individual files in /usr/share/doc//copyright  Ubuntu comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent permitted by  applicable law  root@slave2:~# 

 

退出slave2：

exit 

 

运行结果：

logout  Connection to slave2kiwenlaucom closed 

 

若ssh失败，请稍等片刻再测试，因为dnsmasq的dns服务器启动需要时间。测试成功后，就可以开启Hadoop集群了!其实你也可以不进行测试，开启容器后耐心等待一分钟即可!

 

6 开启Hadoop

/start-hadoopsh 

 

上一步ssh到slave2之后，请记得回到master啊!运行结果太多，忽略，Hadoop的启动速度取决于机器性能

 

7 运行wordcount

/run-wordcountsh 

 

运行结果：

input file1txt:  Hello Hadoop  input file2txt:  Hello Docker  wordcount output:  Docker 1  Hadoop 1  Hello 2 

 

wordcount的执行速度取决于机器性能

 

四 N节点Hadoop集群搭建步骤

 

1 准备工作

 

参考第二部分1~3：下载镜像，修改tag，下载源代码

 

注意，你可以不下载serf-dnsmasq，但是请最好下载hadoop-base，因为hadoop-master是基于hadoop-base构建的。

 

2 重新构建hadoop-master镜像

/resize-clustersh 5 

 

不要担心，1分钟就能搞定

 

你可以为resize-clustersh脚本设不同的正整数作为参数数1, 2, 3, 4, 5, 6

 

3 启动容器

/start-containersh 5 

 

你可以为resize-clustersh脚本设不同的正整数作为参数数1, 2, 3, 4, 5, 6

 

这个参数呢，最好还是得和上一步的参数一致:)

 

这个参数如果比上一步的参数大，你多启动的节点，Hadoop不认识它们

 

这个参数如果比上一步的参数小，Hadoop觉得少启动的节点挂掉了

 

4 测试工作

 

参考第三部分5~7：测试容器，开启Hadoop，运行wordcount

 

请注意，若节点增加，请务必先测试容器，然后再开启Hadoop, 因为serf可能还没有发现所有节点，而dnsmasq的DNS服务器表示还没有配置好服务

在实际应用中，如果网站的访问量很大，为了提高访问速度，可以与多个Tomcat服务器与Apache服务器集成，让他们共同运行servlet/jsp组件的任务，多个Tomcat服务器构成了一个集群（Cluster）系统，共同为客户提供服务。集群系统具有以下优点：

高可靠性（HA）：利用集群管理软件，当主服务器故障时，备份服务器能够自动接管主服务器的工作，并及时切换过去，以实现对用户的不间断服务。  

高性能计算（HP）：即充分利用集群中的每一台计算机的资源，实现复杂运算的并行处理，通常用于科学计算领域，比如基因分析，化学分析等。  

负载平衡：即把负载压力根据某种算法合理分配到集群中的每一台计算机上，以减轻主服务器的压力，降低对主服务器的硬件和软件要求。  

原理：JK插件的负载均衡器根据在workerproperties中配置的lbfactor（负载平衡因数），负责为集群系统中的Tomcat服务器分配工作负荷，以实现负载平衡。每个Tomcat服务器间用集群管理器（SimpleTcpCluster）进行通信，以实现HTTP回话的复制，比如Session。

下面我们在一台机器上配置一个Apache和两个Tomcat服务器集群：

2安装Apache，安装两个Tomcat，并把一个测试项目放到两个Tomcat的webapps目录下以便以后测试。

3把mod_jkso复制到<apache_home>/modules下。

4在<apache_home>/conf目录下创建：workersproperties文件：

"pln">worker "pun"> "pln">list "pun">= "pln"> worker1 "pun">, "pln">worker2 "pun">, "pln">loadbalancer         "com">#apache把Tomcat看成是工人，loadbalancer是负载均衡器

 

workerworker1host=localhost        #Tomcat worker1服务器

workerworker1port=8009            #Tomcat端口

workerworker1type=ajp13            #协议

workerworker1lbfactor=100            #负载平衡因数

 

workerworker2host=localhost        #Tomcat worker2服务器

workerworker2port=8009            #因为在一台机器上所以端口不能一样

workerworker2type=ajp13            #协议

workerworker2lbfactor=100            #设为一样代表两台机器的负载相同

 

workerloadbalancertype=1b

workerloadbalancerbalanced_workers=worker1,worker2

workerloadbalancersticky_seesion=false

workerloadbalancersticky_session_force=false

说明：1workerloadbalancersticky_seesion如果设为true则说明会话具有“粘性”，也就是如果一个用户在一个Tomcat中建立了会话后则此后这个用户的所有操做都由这个Tomcat服务器承担。集群系统不会进行会话复制。如果设为false则下面的 sticky_session_force无意义。

2sticky_session_force：假设sticky_session设为true，用户会话具有了粘性，当当前Tomcat服务器停止服务后，如果sticky_session_force为true也就是强制会话与当前Tomcat关联，那么会报500错误，如果设为false则会转到另外的Tomcat服务器。

 

5修改<apache_home>/conf/httpdconf文件，在文件后面加上：

"com">#Tomcat集群配置

"com">LoadModule jk_module modules/mod_jkso

JkWorkersFile conf/workersproperties

#我的工人们

JkLogFile logs/mod_jklog            

#日志文件

JkLogLevel debug                     

#tomcat运行模式

JkMount /jsp loadbalancer          

#收到jsp结尾的文件交给负载均衡器处理

JkMount /helloapp/ loadbalancer     

#收到helloapp/路径交给负载均衡器处理

6修改两个Tomcat的conf/servicexml文件。

61首先要修改AJP端口，确保他们与workersproperties中配置的一样

例如按我们上面的配置，只需要把Tomcat2中的AJP端口该为8109即可。

62此外在使用了loadbalancer后，要求worker的名字与Tomcat的servicexml中的Engine元素的jvmRoute属性一致，

例如worker1修改为： <Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" jvmRoute="worker1">

63另外，如果两台Tomcat服务器装在一台机器上，必须确保他们的端口没有冲突，Tomcat中一共配置了三个端口：

<Server port="8005" shutdown="SHUTDOWN">

<Connector port="8080" />

<Connector port="8109" protocol="AJP/13" redirectPort="8443" />

把其中一个该了让它们不一样就行了。

 

完成了以上步骤我们的集群算是基本完成了，打开Apache和两个Tomcat 浏览器进入：localhost/demo/ 能够正确访问。

为了测试，我们写一个jsp文件：testjsp

"tag"><html>

<head>

<title>test</title>

</head>

<body>

    <%

        Systemoutprintfln("call testjsp");

    %>

    session:<%=sessiongetId() %>

</body></html>

把它放到两个Tomcat中的demo项目中，浏览器访问这个页面，每次访问只在一个Tomcat控制台打印语句。

然而页面中的Session Id是会变的。这种情况下如果一个用户正在访问时，如果跳到另一个Tomcat服务器，那么他的session就没有了，可能导致错误。

 

7配置集群管理器

如果读者对HttpSession有了解应该知道，用户的会话状态保存在session中，一个浏览器访问多个网页它们的请求始终处于一个会话范围中，因此SessionID应该是不变的。

以上我们看到的浏览器中的SessionID不同，因为转到另一个Tomcat后当前会话就结束了，又在另一个服务器上开启了一个新的会话。那么怎么让多个Tomcat服务器共享一个会话呢

为了解决上述问题，我们启用Tomcat的集群管理器（SimpleTcpCluster）：

71修改Tomcat1和Tomcat2的servletxml文件，在Engine元素中加入以下Cluster元素

"tag"><Cluster "pln">  "atn">className "pun">= "atv">"orgapachecatalinahatcpSimpleTcpCluster"

            channelSendOptions="8">

 

        <Manager className="orgapachecatalinahasessionDeltaManager"

        expireSessionsOnShutdown="false"

        notifyListenersOnReplication="true"/>

 

        <Channel className="orgapachecatalinatribesgroupGroupChannel">

            <Membership className="orgapachecatalinatribesmembershipMcastService"

                        bind="127001"

                        address="228004"

                        port="45564"

                        frequency="500"

                        dropTime="3000"/>    

            <Receiver className="orgapachecatalinatribestransportnioNioReceiver"

                      address="auto"

                      port="4000"

                      autoBind="100"

                      selectorTimeout="5000"

                      maxThreads="6"/>

            <Sender className="orgapachecatalinatribestransportReplicationTransmitter">

                <Transport className="orgapachecatalinatribestransportnioPooledParallelSender"/>

            </Sender>

            <Interceptor className="orgapachecatalinatribesgroupinterceptorsTcpFailureDetector"/>

            <Interceptor className="orgapachecatalinatribesgroupinterceptorsMessageDispatch15Interceptor"/>

        </Channel>

 

        <Valve className="orgapachecatalinahatcpReplicationValve" filter=""/>

        <Valve className="orgapachecatalinahasessionJvmRouteBinderValve"/>

 

        <Deployer className="orgapachecatalinahadeployFarmWarDeployer"

                    tempDir="/tmp/war-temp/"

                    deployDir="/tmp/war-deploy/"

                    watchDir="/tmp/war-listen/"

                    watchEnabled="false"/>

        <ClusterListener className="orgapachecatalinahasessionJvmRouteSessionIDBinderListener"/>

        <ClusterListener className="orgapachecatalinahasessionClusterSessionListener"/>

        </Cluster> 

关于Cluster的相关介绍参照：<tomcat-home>\webapps\docs\cluster-howtohtml  <tomcat-home>\webapps\docs\config\clusterhtml

72分别修改Tomcat1和Tomcat2 demo项目的webxml文件，在后面加入<distributable>元素

"tag"><web-app>

"pln">

"tag"><distributable/>

</web-app>

如果一个web项目的webxml文件中指定了<distributable/>元素那么Tomcat服务器启动这个Web应用时，会为它创建由<Cluster>元素指定的会话管理器，这里我们用的是DeltaManager,他们把会话从一个Tomcat服务器复制到集群中另一个Tomcat服务器。

73重新启动两个Tomcat，发现Tomcat控制台还是依次打印出Call testjsp 页面中的SessionID却不变了。测试完成。

重要说明：(1)如果项目要发布到集群上，那么与会话有关的类需要实现javaioSerializable序列化接口。

(2)集群中Tomcat间用组播方式进行通信，如果机器上有多个网卡则可能导致组播失败，解决的办法是<Cluster>元素的<Membership>元素配置bind属性，它用于明确知道组播地址：

<Membership className="orgapachecatalinatribesmembershipMcastService" bind="127001"/>

(3)如果集群较小，可以采用DeltaManager会话管理器，如果多的话建议使用BackupManager

(4)<Membership>的address设为"228004"，运行时须确保机器联网能访问到该地址，否则可能运行失败。

查看集群健康状况：URL+ /GET _cat/health

Cluster

代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

Shards

代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

replicas

代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

Recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

（2）、ES为什么要实现集群

在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题等。

我们可以采用ES集群，将单个索引的分片到多个不同分布式物理机器上存储，从而可以实现高可用、容错性等。

ES集群中索引可能由多个分片构成，并且每个分片可以拥有多个副本。通过将一个单独的索引分为多个分片，我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引，简单的说就是索引的大小过大，导致效率问题。不能运行的原因可能是内存也可能是存储。由于每个分片可以有多个副本，通过将副本分配到多个服务器，可以提高查询的负载能力。

（3）、ES是如何解决高并发

ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用 分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。

Shards 分片:代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

Replicas分片:代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

1、每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储。每个分片都会分布式部署在多个不同的节点上进行部署，该分片成为primary shards。

注意：索引的主分片primary shards定义好后，后面不能做修改。

2、为了实现高可用数据的高可用，主分片可以有对应的备分片replics shards，replic shards分片承载了负责容错、以及请求的负载均衡。

注意: 每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的备分片，主分片对应的备分片不能存放同一台服务器上。主分片primary shards可以和其他replics shards存放在同一个node节点上。

3、documnet routing（数据路由）

当客户端发起创建document的时候，es需要确定这个document放在该index哪个shard上。这个过程就是数据路由。

路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生的变化，无法获取到该数据

注意：索引的主分片数量定义好后，不能被修改

高可用视图分析（下图所示：上面的图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据就不完整了。下面图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据还是完整的）

（1）、服务器环境

准备三台服务器集群

| 服务器名称 | IP地址 |

| node-1 | 192168212182 |

| node-2 | 192168212183 |

| node-3 | 192168212184 |

（2）、关闭防火墙

（3）、 http://192168212185:9200/_cat/nodespretty

号表示为master节点

注意：

注意克隆data文件会导致数据不同步

报该错误解决办法 ：

failed to send join request to master

因为克隆导致data文件也克隆呢，直接清除每台服务器data文件。

市面上存在两种数据库负载均衡的思路：1

基于数据库连接的负载均衡：例如总共有100个数据库连接，50个连接登录到数据库机器A，另外50个连接登录到数据库机器B，这样每个连接中接下来的所有请求全都是发往同一台数据库机器的

这种数据库负载均衡的思路模拟了WEB上的负载均衡方法，但是由于WEB连接是短时间连接(连接建立后，获取需要的HTML等资源后，连接马上被关闭)，而数据库连接是长时间连接(连接建立后，可长时间保持，客户可不停向数据库发送SQL请求，数据库做出回答，如此不断循环直到连接被人为或因错而断开为止)，因此这种数据库负载均衡思路存在着明显的缺点：有可能会发生绝大部分的请求压力都集中到某台数据库机器上去，从而使得负载均衡效果失效

2

基于批处理请求的负载均衡：在建立数据库连接的时候，会同时与每台数据库服务器建立连接，之后针对客户端的每次请求，都会根据负载均衡算法，独立地选出某个数据库节点来执行这个请求

此种思路符合数据库长时间连接的特征，不存在上面所述的基于连接的负载均衡方法的缺点

市面上的负载均衡厂商，既有基于连接的，也有基于批处理请求的，用户需仔细辨别才能找到自己想要的合适产品

很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQL Server数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQL Server集群的方式来合并。

将SQL Server实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。

当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQL Server实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。

什么是Microsoft集群服务器

MSCS是一个Windows Server企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。

这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。

MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。

在集群服务器上的SQL Server

SQL Server 2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQL Server 2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQL Server实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。

SQL Server 2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQL Server 2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQL Server实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”

注意SQL Server实例的灾难恢复阶段是指SQL Server服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其他的方法，比如log shipping和数据库镜像。

单个的大的SQL Server集群还是小的集群

下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：

◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。

◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。

◆更低廉的维护成本。

◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。

◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。

◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。

◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。

下面是单个大的集群的缺点：

◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。

◆在集群中SQL实例数目有限。

◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。

◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。

虚拟化和集群

虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQL Server实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQL Server实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。

在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQL Server进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQL Server实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。

集群服务器可以用于SQL Server的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。

硬件用路由器，软件嘛，操作系统用WIN2003 server enterprise 企业版，推荐一并安装R2升级包，所有机器组局域网，用一台千兆网卡做域控，架设流媒体服务器，其他机做为域成员加入进来，内网IP各用各的，外网用端口映射到一个IP，用域控做网络流量负载平衡，域控机器配置要强，如果你网络流量大，建议用专业级服务器，至强+2Gb+SCSI硬盘之类，看你环境要求了，如果必要可以上双至强，再用一台512mb内存的p4 20G以上机做备份域控，这样主域控上下线或重启或出故障不影响域内成员正常工作，备份域控凑合就可以了

求采纳