Elasticsearch 通过k8s命名空间进行数据隔离的方法

时间: 2024-03-08 19:24:15 浏览: 25
Elasticsearch 可以通过 Kubernetes 的命名空间(Namespace)进行数据隔离,以下是具体的步骤: 1. 创建 Kubernetes 命名空间(例如,名为 elasticsearch)。 2. 创建 Kubernetes ConfigMap,用于包含 Elasticsearch 的配置文件。可以通过以下命令创建 ConfigMap: ``` kubectl create configmap elasticsearch-config --from-file=<path_to_elasticsearch_config_directory> ``` 其中,`<path_to_elasticsearch_config_directory>` 为 Elasticsearch 配置文件目录的路径。 3. 创建 Kubernetes Secret,用于包含 Elasticsearch 的密码等敏感信息。可以通过以下命令创建 Secret: ``` kubectl create secret generic elasticsearch-secret --from-literal=<key>=<value> ``` 其中,`<key>` 是密码等敏感信息的键,`<value>` 是密码等敏感信息的值。 4. 创建 Elasticsearch StatefulSet,指定 Kubernetes 命名空间、ConfigMap 和 Secret。可以通过以下 YAML 文件模板创建 StatefulSet: ``` apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: elasticsearch namespace: elasticsearch spec: serviceName: elasticsearch replicas: 3 selector: matchLabels: app: elasticsearch template: metadata: labels: app: elasticsearch spec: containers: - name: elasticsearch image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.9.2 imagePullPolicy: IfNotPresent env: - name: ES_JAVA_OPTS value: -Xms512m -Xmx512m ports: - containerPort: 9200 name: http - containerPort: 9300 name: transport volumeMounts: - name: elasticsearch-config mountPath: /usr/share/elasticsearch/config - name: elasticsearch-data mountPath: /usr/share/elasticsearch/data - name: elasticsearch-secret mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.keystore subPath: elasticsearch.keystore readOnly: true readinessProbe: httpGet: path: /_cluster/health?wait_for_status=yellow&timeout=1s port: http initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 10 livenessProbe: httpGet: path: /_cluster/health?wait_for_status=yellow&timeout=1s port: http initialDelaySeconds: 120 periodSeconds: 10 volumes: - name: elasticsearch-config configMap: name: elasticsearch-config - name: elasticsearch-data persistentVolumeClaim: claimName: elasticsearch-data - name: elasticsearch-secret secret: secretName: elasticsearch-secret volumeClaimTemplates: - metadata: name: elasticsearch-data spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi ``` 其中,`metadata.name` 和 `metadata.namespace` 分别为 StatefulSet 的名称和所在的命名空间,`spec.serviceName` 为 StatefulSet 创建的服务名称,`spec.replicas` 为 StatefulSet 副本数,`spec.selector.matchLabels` 为 StatefulSet 所选择的 Pod 的标签,`spec.template.metadata.labels` 为 StatefulSet 创建的 Pod 的标签,`spec.template.spec.containers.name` 为 StatefulSet 创建的容器名称,`spec.template.spec.containers.image` 为 StatefulSet 创建的容器所使用的镜像,`spec.template.spec.containers.env` 为 StatefulSet 创建的容器所需的环境变量,`spec.template.spec.containers.ports` 为 StatefulSet 创建的容器所需的端口,`spec.template.spec.containers.volumeMounts` 为 StatefulSet 创建的容器所需的挂载卷,`spec.template.spec.containers.readinessProbe` 和 `spec.template.spec.containers.livenessProbe` 分别为 StatefulSet 创建的容器的就绪探针和存活探针,`spec.template.spec.volumes` 为 StatefulSet 创建的 Pod 所需的卷,`spec.volumeClaimTemplates` 为 StatefulSet 创建的持久卷声明。 5. 创建 Kubernetes Service,指定 Kubernetes 命名空间和 StatefulSet 创建的服务名称。可以通过以下 YAML 文件模板创建 Service: ``` apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: elasticsearch namespace: elasticsearch spec: selector: app: elasticsearch ports: - name: http port: 9200 targetPort: http - name: transport port: 9300 targetPort: transport clusterIP: None ``` 其中,`metadata.name` 和 `metadata.namespace` 分别为 Service 的名称和所在的命名空间,`spec.selector` 为 Service 所选择的 Pod 的标签,`spec.ports` 为 Service 所开放的端口,`spec.clusterIP` 为 Service 所使用的 IP 地址。 通过以上步骤,就可以在 Kubernetes 中实现 Elasticsearch 的数据隔离。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python对ElasticSearch获取数据及操作

主要为大家详细介绍了Python对ElasticSearch获取数据及操作,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

es(elasticsearch)整合SpringCloud(SpringBoot)搭建教程详解

主要介绍了es(elasticsearch)整合SpringCloud(SpringBoot)搭建教程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python零基础30天速通(小白定制版)(完结)

宣导片:开启Python进阶之路 30动漫番剧播放量影响因素分析1综合案例 29小红书卖货实力与用户分析1综合案例 28星巴克门店探索|Matplotlib实战 27詹姆斯哈登的制胜宝典1 Panads的使用 26一晚5万的酒店| Numpy的使用 25揭开数据分析的面纱1数据分析"三剑客"概述 24虎牙直播数据告诉你谁最火1案例篇 23我的音乐我做主1数据保存之csv和excel 22电竟| BeautifulSoup解析HTML 21对李焕英的评价1HTML基础 20我的美食我做主1爬虫介绍、requests请 19看我四十二变1内容提取和格式转换 18我的版权我做主1PDF就是这么帅 17婚礼策划师离不开你|亲爱的PPT 16运营部的烦恼1战胜Excel 15Up主的创作之路1 Python与word初次 14你的offer之选|邮件发送 13我的存在只为悦你1 Pillow图片处理 12你喜欢的电竟赛事大全1 Python的文件操作 11哈利波特的魔法棒|模块 10龙珠之赛亚人1面向对象基础 09大吉大利今晚吃鸡1特种兵的战场(项目案
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这