请描述下你们的生产环境中ElasticSearch群集部署了多少台节点？是如何实现ES群集的部署？ES群集中有哪些类型的节点和其作用，以及如何分配各节点的比例

我们的生产环境中，ElasticSearch群集部署了10台节点。我们使用Docker容器来实现ES群集的部署。每个节点都运行在单独的容器中，并通过网络连接在一起。

在我们的ES群集中，有以下几种类型的节点和它们的作用：

1. 主节点（Master Nodes）：主节点负责管理群集的元数据，协调索引创建和删除操作，并维护群集的状态。在我们的环境中，我们部署了3个主节点来确保高可用性和容错性。

2. 数据节点（Data Nodes）：数据节点存储实际的索引数据，并执行搜索和聚合操作。它们负责处理读取和写入请求。我们部署了5个数据节点来提供高吞吐量和可伸缩性。

3. 协调节点（Coordinating Nodes）：协调节点是客户端请求的入口点，它们将请求路由到适当的数据节点，并处理搜索请求的结果。我们部署了2个协调节点来分担负载并提高性能。

在我们的群集中，大约有30%的节点用作主节点，50%的节点用作数据节点，20%的节点用作协调节点。这个比例可以根据具体需求进行调整，以满足不同的工作负载和性能要求。

相关问题

docker-compose部署es

可以通过 Docker Compose 来部署 Elasticsearch。以下是一个简单的示例 `docker-compose.yml` 文件：

version: '3.8'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - node.name=es-node
      - cluster.name=es-cluster
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=es-node
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet

volumes:
  esdata:

networks:
  esnet:

在此 `docker-compose.yml` 文件中，我们定义了一个 `elasticsearch` 服务。我们使用 Elasticsearch 官方提供的镜像 `docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0`。我们将容器命名为 `elasticsearch`，并将其添加到 `esnet` 网络中。我们还将 Elasticsearch 配置为使用 `es-node` 作为节点名称，并且使用 `es-cluster` 作为群集名称。我们使用 `discovery.seed_hosts` 和 `cluster.initial_master_nodes` 配置 Elasticsearch 作为集群的初始主节点。我们还为 Elasticsearch 容器分配了内存，并将数据目录映射到主机上的 `esdata` 卷。

要启动 Elasticsearch 服务，请在包含 `docker-compose.yml` 文件的目录中运行以下命令：

docker-compose up -d

这将在后台启动 Elasticsearch 容器。要停止 Elasticsearch 服务，请运行以下命令：

docker-compose down

这将停止 Elasticsearch 容器并删除相关的容器和卷。