本章其实是ELK第二章的插入章节。
本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上
=====================================================================================
ELK系列的示例中，启动的是单个的ES节点。
系列文章：
【ELK】【docker】【elasticsearch】1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词器
【ELK】【ElasticSearch】3.es入门基本操作
【ELK】4.spring boot 2.X集成ES spring-data-ES 进行CRUD操作 完整版+kibana管理ES的index操作
【ELK】5.spring boot日志集成ELK，搭建日志系统
【ELK】【docker】6.Elasticsearch 集群启动多节点 + 解决ES节点集群状态为yellow
【ELK】7. elasticsearch linux上操作es命令详解
======================================================================================
一、单节点的问题描述----ES集群状态可能为yellow
单节点ES使用起来，没有多大的问题。
但有一点无法避免，即index创建多分片和多备份的话，会显示ES节点状态为yellow。
1.ES集群健康状态为yellow
那，即图中所描述的：备份虽然设置为1 但是每个分片的备份其实都没有成功。因为没有另一个节点可以提供备份的场所。
最终导致的结果就是ES集群的健康状态为yellow。
而如果本ES节点挂掉，则数据完全丢失。
2.spring boot对接ES或spring boot日志对接ELK多数默认index的replicas为1
在前几章中，其实都是使用的ES单节点提供服务。
而spring boot中如果不是用自定义settings设置index的shards和replicas，那默认的index的shards=5，而replicas=1。
同样spring boot日志logback对接logstash，搭建ELK分布式日志系统，默认的index的shards=5，而replicas=1。
如果依旧启动的是单节点Nodes=1,那么就会导致
二、ElasticSearch 6.5.4版本启动集群
本章其实是ELK系列文章 第二章的插入章节。
1.前提步骤就是拉取镜像 和 跳转第一步一样
2.先分别启动es1和es2
docker run -d --name es1 -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always elasticsearch:6.5.4
docker run -d --name es2 -p 9201:9201 -p 9301:9301 --restart=always elasticsearch:6.5.4
注意：和启动单节点少了个参数
-e "discovery.type=single-node"
3.分别查询es1和es2容器的IP
docker inspect es1
docker inspect es2
4.分别进入es1和es2容器中，修改elasticsearch.yml文件内容
elasticsearch.yml文件路径
cd /usr/share/elasticsearch/config
文件原内容
分别修改elasticsearch.yml文件内容为：
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0 # minimum_master_nodes need to be explicitly set when bound on a public IP
# set to 1 to allow single node clusters
# Details: https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/17288
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1","172.17.0.2:9200","172.17.0.7:9201","172.17.0.2:9300","172.17.0.7:9301"]
注释1：
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 是保证集群中的节点知道集群中有N个master资格的节点
注释2：
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1","172.17.0.2:9200","172.17.0.7:9201","172.17.0.2:9300","172.17.0.7:9301"] 标明集群初始的master节点列表
需要注意的是，这里的IP是docker容器自己的IP，而不是宿主机的IP。【在同一台虚拟机上启动两个es实例的情况下】
注释3：
修改内容的说明可以参考elasticsearch.yml配置文件详解或者【ELK】【docker】【elasticsearch】1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词器
这两篇中都有详细说明
注释4：
es1的配置文件和es2配置文件内容都修改为上面的内容即可
5.分别推出容器，分别重启es1和es2容器实例
exit
docker restart es1 es2
6.分别观察es1的启动日志和es2的启动日志，并查看集群健康状态
docker logs -f es1
其中一个节点启动后，一定会报错，提示目前集群中只有一个master节点但是配置文件中 need 2 需要两个。
而这种情况一直会持续到 另一个节点也启动成功，并且成功加入集群后， 集群的健康状态 会由 yellow变成 Green.
查看另外一个节点的启动日志，可以发现两个节点已经互相发现
当然，最后可以通过请求查看集群状态
curl '192.168.92.130:9200/_cluster/health?pretty'
7.如果成功安装kibana了，也可以查看ES的节点状况
kibana的安装以及ELK整个环境的搭建 还是得回到ELK系列文件的第二章节
不仅上面这张图可以反映 创建集群成功后，一个Index分别设置shards=5 replicas=1 后，集群的health=Green
下面这张图更能清晰的看出来
8.最后要注意的
其实在第6步看到日志以后，就可以确定ES的集群启动成功了。
第7步只是在kibana上直观的可以感受到集群的分布。
最后需要注意的一点，就是es1和es2如果需要应用于业务，其实还需要将ik分词器，pinyin分词器，繁简体转换等插件分别安装完成。
这个安装的步骤，还是回到ELK系列 第二章去继续看吧。
==========================================================================结束=====================================================================