很抱歉，这可能是一个宽泛的问题，但我还没有找到解决这个问题的办法。
我试着用docker容器在mesos上运行elasticsearch集群。因此，我构建了一个docker映像，可以从marathon开始，并通过前端或api动态缩放。
这对于测试设置非常有用，但问题仍然是如何持久化数据，以便在集群缩小（我知道这也是关于索引配置本身）或停止时，我希望稍后使用相同的数据重新启动（或放大）。
问题是，marathon决定了节点运行的位置（在哪个mesos slave上），因此从我的Angular 来看，当我试图通过docker卷将数据持久化到docker主机时，如果重启时所有数据都可用于“新”节点，这是不可预测的。
我唯一想到的是：
使用像hdfs或nfs这样的分布式文件系统，在docker主机或docker映像本身上装载卷。不过，如果“旧”集群有8个节点，而新集群只有4个节点，那么在新集群启动期间如何加载所有数据仍然是个问题。
使用elasticsearch的快照api保存到网络中某个公共驱动器。我认为这将有性能惩罚。。。
有没有别的办法？有什么建议吗？不幸的是，我没有找到一个关于这类主题的好资源。提前多谢了。
2条答案
按热度按时间yhxst69z1#
elasticsearch和nfs不是最好的伙伴；-）。你不想在nfs上运行你的集群，它太慢了，当存储速度更好时，elasticsearch工作得更好。如果你在这个等式中引入网络，你会有麻烦的。我不知道docker和mesos。但我确实建议不要使用nfs。使用快照/还原。
第一个快照将花费一些时间，但其余快照将占用更少的空间和时间。另外，请注意，“增量”是指文件级的增量，而不是文档级的增量。
快照本身需要具有要快照的索引的主要索引的所有节点。这些节点都需要访问公共位置（存储库），以便可以写入。对同一地点的共同访问通常不是那么明显，这就是为什么我要提到它。
pb3skfrl2#
在mesos上运行elasticsearch的最佳方法是使用专门的mesos框架。第一个努力是这个领域是https://github.com/mesosphere/elasticsearch-mesos. 还有一个最近的项目，即afaik，目前正在开发中：https://github.com/mesos/elasticsearch. 我不知道情况如何，但你可以试试。