django-drf和docker搭建Elasticsearch集群

Django DRF和Docker是两个不同的技术，它们分别用于Web开发框架和容器化部署。Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，可以用于存储、搜索和分析大量数据。

如果您想在Django DRF应用程序中使用Elasticsearch进行搜索和分析，您可以使用Elasticsearch的Python客户端库elasticsearch-py，并将其安装到您的Django应用程序中。然后，您可以编写一些视图来与Elasticsearch进行交互，并使用Docker将Elasticsearch部署为集群。

以下是一些步骤来搭建Elasticsearch集群：

1. 安装Docker和Docker Compose。

2. 编写一个Docker Compose文件来定义您的Elasticsearch集群。例如，以下是一个使用3个节点的集群的示例：

version: '3'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
volumes:
  esdata01:
  esdata02:
  esdata03:
networks:
  esnet:

3. 运行Docker Compose命令来启动您的Elasticsearch集群。例如，以下命令将在后台启动集群：

$ docker-compose up -d

4. 确认您的集群已经启动。您可以使用以下命令来检查所有节点是否已经加入集群：

$ curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v&pretty"

5. 在您的Django应用程序中安装elasticsearch-py库。例如，以下命令将安装最新版本的elasticsearch-py：

$ pip install elasticsearch

6. 编写一些视图来与Elasticsearch集群进行交互。例如，以下视图将获取所有Elasticsearch集群中的文档：

from elasticsearch import Elasticsearch
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response

class ElasticsearchView(APIView):
    def get(self, request):
        es = Elasticsearch(['es01', 'es02', 'es03'])
        res = es.search(index='my_index', body={'query': {'match_all': {}}})
        return Response(res['hits']['hits'])

7. 在您的Django应用程序中定义Elasticsearch集群的连接参数。例如，以下设置将定义3个节点的Elasticsearch集群：

ELASTICSEARCH_DSL = {
    'default': {
        'hosts': [
            'es01:9200',
            'es02:9200',
            'es03:9200'
        ]
    },
}

8. 运行您的Django应用程序并测试您的Elasticsearch视图。例如，以下命令将启动Django开发服务器：

$ python manage.py runserver

9. 测试您的Elasticsearch视图。例如，以下命令将获取所有Elasticsearch集群中的文档：

$ curl -X GET "http://localhost:8000/elasticsearch/"

以上是一些步骤来搭建Elasticsearch集群并在Django DRF应用程序中使用它。请注意，这只是一个示例，您可能需要根据您自己的需求进行调整。