helm部署Filebeat + ELK 系统架构图: 1) 多个Filebeat在各个Node进行日志采集,然后上传至Logstash 2) 多个Logstash节点并行(负载均衡,不作为集群),对日志记录进行过滤处理,然后上传至Elasticsearch集群 3) 多个Elasticsearch构成集群服务,提供日志的索引和存储能力 4) Kibana负责对Elasticsearch中的日志数据进行检索.分析 1. Elasticsearch部署 官方chart地址:https://gith

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8ea8e9d50102wwik.html Docker部署Elasticsearch集群 参考文档: https://hub.docker.com/r/library/elasticsearch/ https://hub.tenxcloud.com/repos/tenxcloud/elasticsearch https://hub.alauda.cn/repos/library/elasticsearch       环境: Cen

ambari2.7.3(hdp3.1) 安装 elasticsearch6.3.2 ambari的hdp中原生不支持elasticsearch安装,下面介绍如何通过mpack方式使ambari支持elasticsearch安装: 一 安装Service 1 下载 Mpack include version 6.3.2 of ElasticSearch, Logstash, Kibana, FileBeat, and MetricBeat # wget https://community.hort

一.完整过程比较长,我仅给出Azure vm extension script 一键部署Elasticsearch集群的安装脚本,有需要的同学,可以邮件我,我给你完整的ARM Template 如果你不是用Azure VM ,也没关系,我的bash脚本都是一个个的函数,你可以自己改造成自己的Linux安装脚本. 二.此脚本的诞生是为了解决两个问题: ELK在线安装有时候会异常缓慢,导致整个在线安装脚本奔溃 一个一个vm节点部署Elasticsearch集群比较繁琐,此处实现一键自动生成集群 大致

为增加搜索功能,最近在自己的服务器上部署elasticsearch,折腾一下,把注意的问题记录一下. 1.  因为最近的es5.5.2要求java1.8,所以确保java版本正确. 2. 我的服务器只有1G内存,如果使用默认elasticsearch设置,会出现内存不足的情况,所以需要把jvm的内存调小: 在elasticsearch-5.5.2/config/jvm.options内把jvm初始堆和最大使用内存大小都设为512m: -Xms512m -Xmx512m 这个时候可以正常启动es了

前言 玩K8S也有一段时间了,借助云服务提供商的K8S控制台,已经可以很方便的快速部署应用至K8S.通过简单的点击,可以一次性帮忙创建K8S 对象:Deployment.Service.Ingress.ConfigMap等.但是当服务的规模上来后,这种方式就有点捉襟见肘.尤其是需要同时更新多个关联服务时,就需要一个一个的去更改,就有点不太方便.为了解决这个问题,最近上手实操了一下Helm,发现生产力大大提升. Helm 简介 Helm 是一个为K8S打造的包管理器.通过Helm可以方便管理Kub

一 Helm概述 1.1 Helm介绍 Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具.包管理器类似 Ubuntu 中使用的apt.Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找.下载和安装软件包.通常每个包称为一个Chart,一个Chart是一个目录(一般情况下会将目录进行打包压缩,形成name-version.tgz格式的单一文件,方便传输和存储). Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是

1 前言 Helm是优秀的基于Kubernetes的包管理器.利用Helm,可以快速安装常用的Kubernetes应用,可以针对同一个应用快速部署多套环境,还可以实现运维人员与开发人员的职责分离.现在让我们安装并体现一下,如何通过Helm安装MongoDB吧. Kubernetes环境搭建可参考:Mac上使用Docker Desktop启动Kubernetes,踩坑后终于搞掂 2 Helm相关概念 包管理是一种复用理念,Helm与Kubernetes的关系,就像是yum与CentOS,pip于p

关于helm部署服务 在Kubernetes上进行容器化部署时,使用helm可以简化操作,以部署Jenkins为例,只需要以下命令即可完成部署: helm install --namespace helm-jenkins --name my-jenkins stable/jenkins 注意:关于helm部署的体验Jenkins的详情,请参考<> 面临的问题 上述命令部署的Jenkins服务,参数都是默认的,例如CPU和内存,如果您已装了metrics-server,用命令kubectl to

如果您的kubernetes已有了helm,那么部署mysql的步骤可以进一步简化,那些原先需要自己动手配置的deployment和service都已集成在chart中,今天就来实战通过helm部署mysql,并且将之前遇到的问题抛出来给大家参考: 环境信息 硬件:三台CentOS 7.7服务器 kubernetes:1.15 helm:2.16.1 mysql: 关于helm kubernetes环境helm的部署和基本操作请参考<> 下载chart包 执行helm search mysql

Kubernetes K8S之Helm部署.使用.常见操作与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 Helm是什么

Kubernetes K8S之通过helm部署metrics-server与 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)详解 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7

作者 微信:tangy8080 电子邮箱:914661180@qq.com 更新时间:2019-05-24 16:08:53 星期五 欢迎您订阅和分享我的订阅号,订阅号内会不定期分享一些我自己学习过程中的编写的文章 如您在阅读过程中发现文章错误,可添加我的微信 tangy8080 进行反馈.感谢您的支持. 文章主题 利用Helm在k8s集群上搭建一个ElasticSearch集群 前置条件 有一个k8s集群 搭建好了NFS服务器 已经安装好了Helm 正文 安装nfs-client-provis

Centos8安装Docker 1.更新一下yum [root@VM-24-9-centos ~]# yum -y update 2.安装containerd.io # centos8默认使用podman代替docker,所以需要containerd.io [root@VM-24-9-centos ~]# yum install https://download.docker.com/linux/fedora/30/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2

ELK部署 部署ElasticSearch集群 1.拉取镜像及批量生成配置文件 # 拉取镜像 [root@VM-24-9-centos ~]# docker pull elasticsearch:7.14.2 # 生成配置文件及目录 for port in $(seq 1 4); \ do \ mkdir -p /data/elk/es/node-${port}/conf mkdir -p /data/elk/es/node-${port}/data mkdir -p /data/elk/es/

K8s部署ElasticSearch集群 1.前提准备工作 1.1 创建elastic的命名空间 namespace编排文件如下: elastic.namespace.yaml --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: elastic --- 创建elastic名称空间 $ kubectl apply elastic.namespace.yaml namespace/elastic created 1.2 生成Xpack认证证书文件 E

参考源 https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4?spm_id_from=333.999.0.0 https://www.bilibili.com/video/BV1kv411q7Qc?spm_id_from=333.999.0.0 版本 本文章基于 Docker 20.10.11 部署 Elasticsearch 可以参考 Docker Hub 官方文档:https://hub.docker.com/_/elasticsearch 启动 Elast

前段时间看了马哥的k8s新书,最后几章讲了下EFK,尝试部署了下,很多问题, 这里改进下,写个笔记记录下吧. 准备工作 所有组件都通过helm3部署,选添加几个仓库. helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts 存储用的nfs的sc,自行解决. 三个4G内存工作节点的k8s集群. 部署es 其中动态pv, pro

目录 1 准备工作 1.1 安装JDK 1.2 下载安装包 1.3 创建elastic用户 2 启动ES服务 2.1 修改配置文件 2.2 启动服务 3 验证ES服务是否可用 4 关闭与重启服务 4.1 关闭服务 4.2 重启服务 5 常见问题及解决方法 5.1 使用ES专属用户登录时出错 5.2 不能安装"syscall filter" 5.3 无法锁定Memory 此部署过程以Elasticsearch-6.6.0版本为例, 后续的学习和演示也用此版本. 1 准备工作 1.1 安装

0.概念:Helm作为一个包管理工具, 它把Kubernetes资源(比如deployments.services或 ingress等) 打包到一个chart中,方便我们将其chart保存到chart仓库用来存储和分享 1.服务端安装: curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get > get_helm.sh chmod 700 get_helm.sh./get_helm.sh 2.客户端安装