关于mysql:Elasticsearch安装与简单配置

Elasticsearch装置与简略配置

1. Elasticsearch基于java开发，所以须要装置JDK并设置$JAVA_HOME (Elasticsearch7开始内置了java)2. 各版本对java的依赖    1. Elasticsearch5 须要从Java 8以上的版本    2. Elasticsearch 从6.5开始反对Java 11    3. Elasticsearch 7开始内置了java环境

装置(以mac为例，不同零碎能够参考官网的示例)

1. 下载源码包装置

1. 到官网下载源码包 官网地址 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch2. 双击装置

2. 应用brew装置

1. brew tap elastic/tap2. brew install elastic/tap/elasticsearch-full装置当前，Elasticsearch相干文件的装置目录如下图所示

相干目录解释：

额定留神：    1. 7.1下载的默认配置是1GB生成环境配置倡议：    1. Xmx和Xms设置成一样    2. Xmx不要超过机器内存的50%    3. 不要超过30GB

在命令行输出 elasticsearch,启动集群：

在浏览器输出http://localhost:9200能够看到...：

elasticsearch 装置插件

1. 这里以装置analysis-icu为例，这是一个国际化分词插件elasticsearch-plugin list  查看本机已装置插件elasticsearch-plugin install analysis-icu  装置插件咱们能够应用插件的模式对elasticsearch进行扩大

如何在开发机上运行多个elasticsearch实例

elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=adp -E path.data=node1_data -delasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=adp -E path.data=node2_data -delasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=adp -E path.data=node3_data -d咱们在启动elasticsearch服务的时候，指定节点名，集群名称以及每个节点存储数据的文件即可能够通过浏览器拜访 http://localhost:9200/_cat/nodes来查看集群节点

Kibana的装置与界面疾速浏览

装置与配置

1. kibaba的装置与elasticsearch相似，也能够通过下载源码包或者brew装置brew install elastic/tap/kibana-full注：须要先增加elastic homebrew 的仓库brew tap elastic/tap

装置实现当前，各目录如下图所示

配置

1. 关上conf上面的kibana.yml文件，批改elasticsearch.hosts为指向你的elasticsearch实例2. 能够将最初一行的配置改为 i18n.locale: "zh-CN"(默认正文)，即可汉化kibana

运行kibana

1. 在命令行输出 kibana (先启动elasticsearch集群)2. 在浏览器输出http://localhost:5601，看到以下界面即为装置配置胜利

Logstash装置与导入数据

装置

1. logstash的装置与下面那俩没啥区别，官网下载源码包，或者brewbrew install elastic/tap/logstash-full装置当前，各文件目录参考kibana(地位和kibana一样，只是根目录换成了logstash)

导入数据

1. 开源数据集下载 https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip2. 解压数据集，记住 movies.csv文件的门路3. 重命名conf目录下logstash-sample.conf  mv logstash-sample.conf logstash.conf4. 批改logstash.conf为上面的代码5. 以指定配置文件的形式运行logstash        logstash -f logstash.conf    须要java环境，启动会慢些，并且会在控制台看到打印出的索引数据(json)6. 在kibana的索引治理界面能够看到索引信息

# logstash.confinput {  file {    path => "YOUR_FULL_PATH_OF_movies.csv"    start_position => "beginning"    sincedb_path => "/dev/null"  }}filter {  csv {    separator => ","    columns => ["id","content","genre"]  }  mutate {    split => { "genre" => "|" }    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]  }  mutate {    split => ["content", "("]    add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}    add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}  }  mutate {    convert => {      "year" => "integer"    }    strip => ["title"]    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]  }}output {   elasticsearch {     hosts => "http://localhost:9200"     index => "movies"     document_id => "%{id}"   }  stdout {}}

更多内容欢送关注我的集体公众号“韩哥有话说”，100G人工智能学习材料，大量后端学习材料等你来拿。

更多内容欢送关注我的集体公众号“韩哥有话说”，100G人工智能学习材料，大量后端学习材料等你来拿。