ElasticSearch入门

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,可惜后来烂尾了,这事在我心里老是一个疙瘩。最近刚好有一个时间空档,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 目前也算是非常火了,站内搜索、日志分析都会用到它,而且还可以直接当成 NoSQL 数据库来使用。

接下来,我们就通过下面这个简单介绍,开启 es 之旅吧~

松哥针对本文内容录制了一个视频,如下:

ElasticSearch 入门

视频下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bIvtBv9OvTEXJUyZRtajgQ 提取码: pm94

1.Lucene

Lucene 是一个开源、免费、高性能、纯 Java 编写的全文检索引擎,可以算作是开源领域最好的全文检索工具包。

在实际开发中,Lucene 几乎适用于任何需要全文检索的场景,所以 Lucene 先后发展出好多语言版本,例如 C 、C#、Python 等。

早在 2005 年,Lucene 就升级为 Apache 顶级开源项目。它的作者是 Doug Cutting,有的人可能没听过这这个人,不过你肯定听过他的另一个大名鼎鼎的作品 Hadoop。

不过需要注意的是,Lucene 只是一个工具包,并非一个完整的搜索引擎,开发者可以基于 Lucene 来开发完整的搜索引擎。比较著名的有 Solr、ElasticSearch,不过在分布式和大数据环境下,ElasticSearch 更胜一筹。

Lucene 主要有如下特点:

  • 简单
  • 跨语言
  • 强大的搜索引擎
  • 索引速度快
  • 索引文件兼容不同平台

2.ElasticSearch

ElasticSearch 是一个分布式、可扩展、近实时性的高性能搜索与数据分析引擎。ElasticSearch 基于 Java 编写,通过进一步封装 Lucene,将搜索的复杂性屏蔽起来,开发者只需要一套简单的 RESTful API 就可以操作全文检索。

ElasticSearch 在分布式环境下表现优异,这也是它比较受欢迎的原因之一。它支持 PB 级别的结构化或非结构化海量数据处理

整体上来说,ElasticSearch 有三大功能:

  • 数据搜集
  • 数据分析
  • 数据存储

ElasticSearch 的主要特点:

  1. 分布式文件存储。
  2. 实时分析的分布式搜索引擎。
  3. 高可拓展性。
  4. 可插拔的插件支持。

3.安装

3.1 单节点安装

首先打开 Es 官网,找到 Elasticsearch

  • https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

然后点击下载按钮,选择合适的版本直接下载即可。

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将下载的文件解压,解压后的目录含义如下:

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启动方式:

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

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看到 started 表示启动成功。

默认监听的端口是 9200,所以浏览器直接输入 localhost:9200 可以查看节点信息。

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节点的名字以及集群(默认是 elasticsearch)的名字,我们都可以自定义配置。

打开 config/elasticsearch.yml 文件,可以配置集群名称以及节点名称。配置方式如下:

cluster.namejavaboy-es
node.namemaster

配置完成后,保存配置文件,并重启 es。重启成功后,刷新浏览器 localhost:9200 页面,就可以看到最新信息。

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Es 支持矩阵:

  • https://www.elastic.co/cn/support/matrix

3.2 HEAD 插件安装

Elasticsearch-head 插件,可以通过可视化的方式查看集群信息。

这里介绍两种安装思路。

3.2.1 浏览器插件安装

Chrome 直接在 App Store 搜索 Elasticsearch-head,点击安装即可。

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公众号江南一点雨后台回复 Elasticsearch-head,可以下载离线安装包。

3.2.2 下载插件安装

四个步骤

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

启动成功,页面如下:

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注意,此时看不到集群数据。原因在于这里通过跨域的方式请求集群数据的,默认情况下,集群不支持跨域,所以这里就看不到集群数据。

解决办法如下,修改 es 的 config/elasticsearch.yml 配置文件,添加如下内容,使之支持跨域:

http.cors.enabledtrue
http.cors.allow-origin: "*"

配置完成后,重启 es,此时 head 上就有数据了。

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3.3 分布式安装

假设:

  • 一主二从
  • master 的端口是 9200,slave 端口分别是 9201 和 9202

首先修改 master 的 config/elasticsearch.yml 配置文件:

node.mastertrue
network.host: 127.0.0.1

配置完成后,重启 master。

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

分别对其进行配置。

slave01/config/elasticsearch.yml:

# 集群名称必须保持一致
cluster.namejavaboy-es
node.nameslave01
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.namejavaboy-es
node.nameslave02
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9202
discovery.zen.ping.unicast.hosts["127.0.0.1"]

然后分别启动 slave01 和 slave02。启动后,可以在 head 插件上查看集群信息。

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3.4 Kibana 安装

Kibana 是一个 Elastic 公司推出的一个针对 es 的分析以及数据可视化平台,可以搜索、查看存放在 es 中的数据。

安装步骤如下:

  1. 下载 Kibana:https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
  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,可以不用配置,具体的配置文件是 config/kibana.yml)
  4. 执行 ./bin/kibana 文件启动
  5. localhost:5601
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Kibana 安装好之后,首次打开时,可以选择初始化 es 提供的测试数据,也可以不使用。

4.ElasticSearch 核心概念介绍

4.1 ElasticSearch 十大核心概念

4.1.1 集群(Cluster)

一个或者多个安装了 es 节点的服务器组织在一起,就是集群,这些节点共同持有数据,共同提供搜索服务。

一个集群有一个名字,这个名字是集群的唯一标识,该名字成为 cluster name,默认的集群名称是 elasticsearch,具有相同名称的节点才会组成一个集群。

可以在 config/elasticsearch.yml 文件中配置集群名称:

cluster.namejavaboy-es

在集群中,节点的状态有三种:绿色、黄色、红色:

  • 绿色:节点运行状态为健康状态。所有的主分片、副本分片都可以正常工作。
  • 黄色:表示节点的运行状态为警告状态,所有的主分片目前都可以直接运行,但是至少有一个副本分片是不能正常工作的。
  • 红色:表示集群无法正常工作。

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,同时参与集群的索引以及搜索功能。一个节点想要加入一个集群,只需要配置一下集群名称即可。默认情况下,如果我们启动了多个节点,多个节点还能够互相发现彼此,那么它们会自动组成一个集群,这是 es 默认提供的,但是这种方式并不可靠,有可能会发生脑裂现象。所以在实际使用中,建议一定手动配置一下集群信息。

4.1.3 索引(Index)

索引可以从两方面来理解:

名词

具有相似特征文档的集合。

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,一个索引中可以有多个类型,从 es7 开始,一个索引中,只能有一个类型。在 es6.x 中,依然保持了兼容,依然支持单 index 多个 type 结构,但是已经不建议这么使用。

4.1.5 文档(Document)

一个可以被索引的数据单元。例如一个用户的文档、一个产品的文档等等。文档都是 JSON 格式的。

4.1.6 分片(Shards)

索引都是存储在节点上的,但是受限于节点的空间大小以及数据处理能力,单个节点的处理效果可能不理想,此时我们可以对索引进行分片。当我们创建一个索引的时候,就需要指定分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的索引。

默认情况下,一个索引会自动创建 1 个分片,并且为每一个分片创建一个副本。

4.1.7 副本(Replicas)

副本也就是备份,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、副本数等等。

4.1.9 Mapping

Mapping 保存了定义索引字段的存储类型、分词方式、是否存储等信息。

4.1.10 Analyzer

字段分词方式的定义。

4.2 ElasticSearch Vs 关系型数据库

ElasticSearch 入门

这篇文章其实是松哥所录制的 Es 视频教程的笔记,笔记相对简陋一些,小伙伴们也可以参考视频,视频下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bIvtBv9OvTEXJUyZRtajgQ 提取码: pm94

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