Elasticsearch 跨集群搜索配置 CCS
原创Elasticsearch 跨集群搜索配置 CCS
原创
前言-水平扩展的痛点
ES天生就是一个分布式架构，同时也支持横向水平扩展。但是，集群节点不可能无限增加。因为，当集群meta信息（节点，索引，集群状态）过多，会导致集群更新压力变大，单个Active Master会成为性能瓶颈，导致整个集群无法正常工作。因此，ES官方推出了一个跨集群搜索的功能（Cross Cluster Search）,我们今天就来一探究竟。
一、跨集群搜索案例
要执行跨集群搜索，必须至少配置一个远程集群。在每一个集群中都需要如下配置：
1，使用 cluster.remote 属性
2， 种子(seeds)是远程集群中的节点列表，用于在注册远程集群时检索集群状态
案例所需条件：
2个ES集群、kibana安装<自行安装>
网络互通：同VPC
拓扑如下：
集群1、集群2信息，如下：
接下来进行配置，我们在cluser1也就是端口地址为 5601 的 Kibana，我们打开输入如下命令：
我们可以使用GET _remote/info查看CSS的连接状态，如下：
同样，把上面的配置在cluster2上再去执行一次。有几个集群就执行几次此命令。那么这样，一个CSS集群就这样配置完成了。
二、使用跨集群搜索
首先，我们在集群1上写入点数据，注意kibana端口是5601如下：
其次：我们去集群2上，搜索是否能拿到集群1上的数据呢？注意看kibana端口8080，如下：
使用API GET remote_cluster:twitter/_search
结论：
从上面我们可以看出来，我们可以对位于 cluster1 的 twitter 索引进行搜索。
当然，如果查询多个集群多个数据的话，可以使用下面的API
GET /users,cluster_name:index,cluster_name:index/_search
三、kibana探索远程集群数据
同样，我们可以在kibana配置探索数据的方式去实现远程集群的数据本地展示的结果，如下：
因为我们默认的 index 是 remote_cluster: kibana_sample_data_flights，所以我们的 Discover 默认的情况先显示的是所有关于位于 cluster_1 上的 kibana_sample_data_flights 索引数据。我们可以在 cluster_2 对这些数据进行分析。非常方便。
四，总结
通过跨级群配置，我们实现了多个ES集群之间的数据的探索、管理。大大的解决了单集群水平扩展能力不足的问题。那么这就是ES CCS。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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