关于elasticsearch:ElasticSearch-入门

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松哥前段时间连载的 Spring Security 基本上告一段落了，接下来我会抽空将这个系列的教程整顿成一个系列分发给大家。最近一段时间本人也略微劳动了一下，不写教程的日子尽管能够早早睡觉然而又会感到无聊，得找点事件做，感觉是时候开启一波新的旅程了～

2018 年国庆节期间 ElasticSearch 母公司上市，那个时候我就想写一个 es 教程，惋惜起初烂尾了，这事在我心里老是一个疙瘩。最近刚好有一个工夫空档，就想着能不能把这个系列给完结了。

不同于之前的教程，这次的教程我打算出一个视频版 + 图文混合版的。视频为主，图文为辅。视频我会上传到百度网盘，文末会有文章对应的视频下载链接。

ElasticSearch 目前也算是十分火了，站内搜索、日志剖析都会用到它，而且还能够间接当成 NoSQL 数据库来应用。

接下来，咱们就通过上面这个简略介绍，开启 es 之旅吧～

松哥针对本文内容录制了一个视频，如下：

视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bIvt… 提取码: pm94

1.Lucene

Lucene 是一个开源、收费、高性能、纯 Java 编写的全文检索引擎，能够算作是开源畛域最好的全文检索工具包。

在理论开发中，Lucene 简直实用于任何须要全文检索的场景，所以 Lucene 先后倒退出好多语言版本，例如 C++、C#、Python 等。

早在 2005 年，Lucene 就降级为 Apache 顶级开源我的项目。它的作者是 Doug Cutting，有的人可能没听过这这个人，不过你必定听过他的另一个赫赫有名的作品 Hadoop。

不过须要留神的是，Lucene 只是一个工具包，并非一个残缺的搜索引擎，开发者能够基于 Lucene 来开发残缺的搜索引擎。比拟驰名的有 Solr、ElasticSearch，不过在分布式和大数据环境下，ElasticSearch 更胜一筹。

Lucene 次要有如下特点：

• 简略
• 跨语言
• 弱小的搜索引擎
• 索引速度快
• 索引文件兼容不同平台

2.ElasticSearch

ElasticSearch 是一个分布式、可扩大、近实时性的高性能搜寻与数据分析引擎。ElasticSearch 基于 Java 编写，通过进一步封装 Lucene，将搜寻的复杂性屏蔽起来，开发者只须要一套简略的 RESTful API 就能够操作全文检索。

ElasticSearch 在分布式环境下体现优异，这也是它比拟受欢迎的起因之一。它反对 PB 级别的结构化或非结构化海量数据处理

整体上来说，ElasticSearch 有三大性能：

• 数据收集
• 数据分析
• 数据存储

ElasticSearch 的次要特点：

1. 分布式文件存储。
2. 实时剖析的分布式搜索引擎。
3. 高可拓展性。
4. 可插拔的插件反对。

3. 装置

3.1 单节点装置

首先关上 Es 官网，找到 Elasticsearch：

• https://www.elastic.co/cn/ela…

而后点击下载按钮，抉择适合的版本间接下载即可。

将下载的文件解压，解压后的目录含意如下：

启动形式：

进入到 bin 目录下，间接执行 ./elasticsearch 启动即可。

看到 started 示意启动胜利。

默认监听的端口是 9200，所以浏览器间接输出 localhost:9200 能够查看节点信息。

节点的名字以及集群（默认是 elasticsearch）的名字，咱们都能够自定义配置。

关上 config/elasticsearch.yml 文件，能够配置集群名称以及节点名称。配置形式如下：

cluster.name: javaboy-es
node.name: master

配置实现后，保留配置文件，并重启 es。重启胜利后，刷新浏览器 localhost:9200 页面，就能够看到最新信息。

Es 反对矩阵：

• https://www.elastic.co/cn/sup…

3.2 HEAD 插件装置

Elasticsearch-head 插件，能够通过可视化的形式查看集群信息。

这里介绍两种装置思路。

3.2.1 浏览器插件装置

Chrome 间接在 App Store 搜寻 Elasticsearch-head，点击装置即可。

公众号 江南一点雨 后盾回复 Elasticsearch-head，能够下载离线安装包。

3.2.2 下载插件装置

四个步骤

• git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
• cd elasticsearch-head
• npm install
• npm run start

启动胜利，页面如下：

留神，此时看不到集群数据。起因在于这里通过跨域的形式申请集群数据的，默认状况下，集群不反对跨域，所以这里就看不到集群数据。

解决办法如下，批改 es 的 config/elasticsearch.yml 配置文件，增加如下内容，使之反对跨域：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

配置实现后，重启 es，此时 head 上就有数据了。

3.3 分布式装置

假如：

• 一主二从
• master 的端口是 9200，slave 端口别离是 9201 和 9202

首先批改 master 的 config/elasticsearch.yml 配置文件：

node.master: true
network.host: 127.0.0.1

配置实现后，重启 master。

将 es 的压缩包解压两份，别离命名为 slave01 和 slave02，代表两个从机。

别离对其进行配置。

slave01/config/elasticsearch.yml：

# 集群名称必须保持一致
cluster.name: javaboy-es
node.name: slave01
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9201
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

slave02/config/elasticsearch.yml：

# 集群名称必须保持一致
cluster.name: javaboy-es
node.name: slave02
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9202
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

而后别离启动 slave01 和 slave02。启动后，能够在 head 插件上查看集群信息。

3.4 Kibana 装置

Kibana 是一个 Elastic 公司推出的一个针对 es 的剖析以及数据可视化平台，能够搜寻、查看寄存在 es 中的数据。

装置步骤如下：

1. 下载 Kibana：https://www.elastic.co/cn/dow…
2. 解压
3. 配置 es 的地址信息（可选，如果 es 是默认地址以及端口，能够不必配置，具体的配置文件是 config/kibana.yml）
4. 执行 ./bin/kibana 文件启动
5. localhost:5601

Kibana 装置好之后，首次关上时，能够抉择初始化 es 提供的测试数据，也能够不应用。

4.ElasticSearch 外围概念介绍

4.1 ElasticSearch 十大外围概念

4.1.1 集群（Cluster）

一个或者多个装置了 es 节点的服务器组织在一起，就是集群，这些节点独特持有数据，独特提供搜寻服务。

一个集群有一个名字，这个名字是集群的惟一标识，该名字成为 cluster name，默认的集群名称是 elasticsearch，具备雷同名称的节点才会组成一个集群。

能够在 config/elasticsearch.yml 文件中配置集群名称：

cluster.name: javaboy-es

在集群中，节点的状态有三种：绿色、黄色、红色：

• 绿色：节点运行状态为衰弱状态。所有的主分片、正本分片都能够失常工作。
• 黄色：示意节点的运行状态为正告状态，所有的主分片目前都能够间接运行，然而至多有一个正本分片是不能失常工作的。
• 红色：示意集群无奈失常工作。

4.1.2 节点（Node）

集群中的一个服务器就是一个节点，节点中会存储数据，同时参加集群的索引以及搜寻性能。一个节点想要退出一个集群，只须要配置一下集群名称即可。默认状况下，如果咱们启动了多个节点，多个节点还可能相互发现彼此，那么它们会主动组成一个集群，这是 es 默认提供的，然而这种形式并不牢靠，有可能会产生脑裂景象。所以在理论应用中，倡议肯定手动配置一下集群信息。

4.1.3 索引（Index）

索引能够从两方面来了解：

名词

具备类似特色文档的汇合。

动词

索引数据以及对数据进行索引操作。

4.1.4 类型（Type）

类型是索引上的逻辑分类或者分区。在 es6 之前，一个索引中能够有多个类型，从 es7 开始，一个索引中，只能有一个类型。在 es6.x 中，仍然放弃了兼容，仍然反对单 index 多个 type 构造，然而曾经不倡议这么应用。

4.1.5 文档（Document）

一个能够被索引的数据单元。例如一个用户的文档、一个产品的文档等等。文档都是 JSON 格局的。

4.1.6 分片（Shards）

索引都是存储在节点上的，然而受限于节点的空间大小以及数据处理能力，单个节点的解决成果可能不现实，此时咱们能够对索引进行分片。当咱们创立一个索引的时候，就须要指定分片的数量。每个分片自身也是一个功能完善并且独立的索引。

默认状况下，一个索引会主动创立 1 个分片，并且为每一个分片创立一个正本。

4.1.7 正本（Replicas）

正本也就是备份，是对主分片的一个备份。

4.1.8 Settings

集群中对索引的定义信息，例如索引的分片数、正本数等等。

4.1.9 Mapping

Mapping 保留了定义索引字段的存储类型、分词形式、是否存储等信息。

4.1.10 Analyzer

字段分词形式的定义。

4.2 ElasticSearch Vs 关系型数据库

这篇文章其实是松哥所录制的 Es 视频教程的笔记，笔记绝对简陋一些，小伙伴们也能够参考视频，视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bIvt… 提取码: pm94