以下是我的Elasticsearch群集的节点状态(请遵循node.role
列
[root@manager]# curl -XGET http://192.168.6.51:9200/_cat/nodes?v
ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.6.54 20 97 0 0.00 0.00 0.00 dim - siem03.arif.local
192.168.6.51 34 55 0 0.16 0.06 0.01 l - siem00.arif.local
192.168.6.52 15 97 0 0.00 0.00 0.00 dim * siem01.arif.local
192.168.6.53 14 97 0 0.00 0.00 0.00 dim - siem02.arif.local
node.role,r,角色,nodeRole (默认)节点的角色。返回的值包括m(主资格节点),d(数据节点),i(入口节点)和-(仅协调节点)。
因此,从以上输出中,dim
表示数据+主节点+接收节点。绝对正确。但是我将主机siem00.arif.local
配置为协调节点。但是它显示l
,这不是文档描述的选项。
那是什么意思?只是-
之前。但是更新后(我已在每个节点上进行了推送)不再起作用,并在l
node.role
更新:
[root@manager]# curl -XGET http://192.168.6.51:9200/_cat/nodes?v
ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.6.53 9 79 2 0.00 0.20 0.19 dilm * siem02.arif.local
192.168.6.52 13 78 2 0.18 0.24 0.20 dilm - siem01.arif.local
192.168.6.51 33 49 1 0.02 0.21 0.20 l - siem00.arif.local
192.168.6.54 12 77 4 0.02 0.19 0.17 dilm - siem03.arif.local
当前版本为:
[root@manager]# rpm -qa | grep elasticsearch
elasticsearch-7.4.0-1.x86_64
答案 0 :(得分:2)
内置角色确实是d
,m
,i
和-
,但是如果需要,任何插件都可以自由定义新角色。还有一个称为v
的仅投票节点。
l
角色用于机器学习节点(即具有node.ml: true
的节点),如MachineLearning
插件中的MachineLearning.java
的源代码所示。