监控ES集群
使用Python脚本来监控Elasticsearch（ES）集群有以下几个原因：
1. 自动化监控：Python脚本可以编写自动化任务，定期检查ES集群的健康状态、节点状态、索引状态等，并根据预设的规则触发警报或采取相应的措施。这样可以减轻人工监控的工作量，提高监控效率。
2. 灵活性：Python是一种灵活且易于学习的编程语言，可以方便地与ES集群进行交互。通过Python脚本，可以根据具体需求编写自定义的监控逻辑，获取ES集群的各种指标数据，并进行处理和分析。
3. 第三方库支持：Python拥有丰富的第三方库，例如Elasticsearch-py，可以方便地与ES集群进行交互。这些库提供了丰富的API和功能，使得监控ES集群变得更加简单和高效。
4. 可扩展性：Python脚本可以根据实际需求进行扩展和定制。可以根据业务需求添加新的监控指标或功能，以满足不同场景下的监控需求。
[root@expr01 ~]# cat check_es_cluster.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
#author tanghao
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr
import subprocess
body = ""
false="false"
obj = subprocess.Popen(("curl -sXGET http://10.266.144.1:9200/_cluster/health?pretty=true"),shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
data = obj.stdout.read()
data1 = eval(data)
num = data1.get("number_of_data_nodes")
if num == 15 :
print("没有主机宕机")
else:
print("有主机宕机")
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