Elastic Training Operator该怎么用

Elastic Training Operator是一个用于在Kubernetes集群上部署和管理Elasticsearch集群的工具，它提供了一种简单而灵活的方式来创建、扩展和监控Elasticsearch集群，在本教程中，我们将详细介绍如何使用Elastic Training Operator来部署和管理Elasticsearch集群。

我们需要安装Elastic Training Operator，可以通过以下步骤进行安装：

1. 创建一个名为`elastic-training`的命名空间：

kubectl create namespace elastic-training

2. 下载Elastic Training Operator的YAML文件：

curl -L https://github.com/elastic/cloud-on-k8s/releases/latest/download/operator.yaml > operator.yaml

3. 使用`kubectl`命令将YAML文件应用到Kubernetes集群：

kubectl apply -f operator.yaml

安装完成后，我们可以开始使用Elastic Training Operator来部署和管理Elasticsearch集群了。

第一步是创建一个Elasticsearch资源对象，可以使用以下YAML文件作为示例：

apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
  name: my-es-cluster
spec:
  version: 7.15.0
  nodeSets:
    - name: default
      count: 3
      config:
        node.master: true
        node.data: true
        node.ingest: true
        xpack.security.enabled: true
        xpack.monitoring.collection.enabled: true
      volumeClaimTemplates:
        - metadata:
            name: data
          spec:
            accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
            resources:
              requests:
                storage: 10Gi

这个YAML文件定义了一个名为`my-es-cluster`的Elasticsearch集群，使用了Elasticsearch 7.15.0版本，并包含了3个节点，每个节点都配置为可写可读，启用了安全和监控功能，并设置了10Gi的存储空间。

使用`kubectl`命令将YAML文件应用到Kubernetes集群：

kubectl apply -f my-es-cluster.yaml

这将在`elastic-training`命名空间中创建一个Elasticsearch集群。

接下来，我们可以使用Elastic Training Operator来管理Elasticsearch集群，我们可以扩展集群的大小，可以使用以下YAML文件作为示例：

apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: ElasticsearchClusterUpdate
metadata:
  name: my-es-cluster
spec:
  nodeSetUpdates:
    - updateName: default
      count: 4 # 增加节点数量为4个

kubectl apply -f cluster-update.yaml

这将在`my-es-cluster`集群中添加一个额外的节点，使集群的大小增加到4个节点。

除了扩展集群大小，Elastic Training Operator还提供了其他一些有用的功能，如更新Elasticsearch版本、配置节点设置等，可以根据实际需求使用相应的YAML文件进行操作。