Elasticsearch简介及安装

文章目录

一、Elasticsearch简介
二、软件安装
三、集群搭建
四、下载地址
- 1、ElasticSearch-head
- 2、IK分词器

一、Elasticsearch简介

1.1 什么是Elasticsearch

Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的==高扩展的分布式全文检索引擎==，它可以近乎实时的检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。ES使用Java开发。Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.2 Elasticsearch的使用案例

百度：百度目前广泛使用Elasticsearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据
新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
2013年初，GitHub抛弃了Solr，采用Elasticsearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
维基百科：启动以Elasticsearch为基础的核心搜索架构
SoundCloud：“SoundCloud使用Elasticsearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”

3、Es企业使用场景

企业使用场景一般分为2种情况：

3.1 已经上线的系统：

模块搜索功能使用数据库查询实现，但是已经出现性能问题，或者不满足产品的高亮相关度排序需求时。这种情况就会对系统的查询功能进行技术改造，转而使用全文检索，而es就是首选。改造业务流程如图：

3.2 系统新增加的模块：

产品一开始就要实现高亮相关度排序等全文检索的功能。针对这种情况，企业实现功能业务流程如图：

3.3 索引库存什么数据

索引库的数据是用来搜索用的，里面存储的数据和数据库一般不会是完全一样的，一般都比数据库的数据少。

那索引库存什么数据呢？

以业务需求为准，需求决定页面要显示什么字段以及会按什么字段进行搜索，那么这些字段就都要保存到索引库中。

二、软件安装

1、Elasticsearch安装

参考安装位置:

https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/99413578

2.1 下载ES压缩包

目前Elasticsearch最新的版本是7.4.2，我们使用6.8.0版本，建议使用JDK1.8及以上

Elasticsearch分为Linux和Window版本，基于我们主要学习的是Elasticsearch的Java客户端的使用，所以我们课程中使用的是安装较为简便的Window版本，项目上线后，公司的运维人员会安装Linux版的ES供我们连接使用。

Elasticsearch的官方地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

2.2 安装ES服务

Window版的Elasticsearch的安装很简单，类似Window版的Tomcat，解压开即安装完毕，解压后的Elasticsearch的目录结构如下：

2.3 启动ES服务

点击Elasticsearch下的bin目录下的Elasticsearch.bat启动，控制台显示的日志信息如下：

2.4 检测

9300是tcp通讯端口，集群间和TCP 客户端都执行该端口，9200是http协议的RESTful接口。

通过浏览器访问Elasticsearch服务器，看到如下返回的json信息，代表服务启动成功：

ElasticSearch6.8.0默认占用本机内存1个G，如果不足，建议改小一点。经测试125m足够开发测试使用。

修改配置文件D:\elasticsearch-6.8.0\config\jvm.options

# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms1g
-Xmx1g

2.5 安装问题

2.5.1 启动失败(未安装JDK)

注意：Elasticsearch是使用java开发的，且本版本的es需要的jdk版本要是1.8及以上，所以安装Elasticsearch之前保证JDK1.8+安装完毕，并正确的配置好JDK环境变量，否则启动Elasticsearch失败。

2.5.2 本机可用公网不可用

默认情况下，ES只允许本机访问，如果需要远程访问，可以修改 ES安装目录的config/elasticsearch.yml文件，去掉network.host的注释，将它的值改成0.0.0.0，然后重新启动ES。

network.host: 0.0.0.0

2.5.3 启动报错(缺少配置文件)

报错内容

ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured

新增配置内容

复制代码重点是 node.name 和 cluster.initial_master_node

cluster.name: "my-cluster"
network.host: 0.0.0.0

node.name: "node-1"
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
# 开启跨域访问支持，默认为false
http.cors.enabled: true

2.2 安装ES插件ElasticSearch-head

在Chrome浏览器地址栏中输入：chrome://extensions/

打开Chrome扩展程序的开发者模式
将资料中的ElasticSearch-head-Chrome插件.crx拖入浏览器的插件页面:

解压crx插件，通过加载已解压的扩展程序来加载

最后即可安装成功

3、安装Kibana

3.1 什么是Kibana

Kibana是ElasticSearch的数据可视化和实时分析的工具，利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

https://www.elastic.co/cn/products/kibana

3.2 安装配置

2.1 解压即安装成功

2.2 进入安装目录下的config目录的kibana.yml文件

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

修改kibana配置支持中文：

i18n.locale: "zh-CN"

3.3 运行访问

4.2 双击运行，启动成功：

4.3 发现kibana的监听端口是5601，我们访问：http://127.0.0.1:5601

2.4 集成IK分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为Elasticsearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致。

GitHub仓库地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

下载插件：

4.1 安装插件

插件已经在资料中准备好了，解压之后，存放到D:\elasticsearch-6.8.0\plugins\目录中，即可安装成功插件。

注意：解压的时候，如下文件必须在plugins目录的第一级目录下

重新启动ElasticSearch之后，看到如下日志代表安装成功

4.1 测试

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart：会做最粗粒度的拆分

请求方式：POST
请求url：http://127.0.0.1:9200/_analyze
请求体：
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "南京市长江大桥"
}

最细粒度的拆分结果：

{
	"tokens": [
		{
			"token": "南京市",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 3,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 0
		},
		{
			"token": "长江大桥",
			"start_offset": 3,
			"end_offset": 7,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 1
		}
	]
}

4.3 添加扩展词典和停用词典

停用词：有些词在文本中出现的频率非常高。但对本文的语义产生不了多大的影响。例如英文的a、an、the、of等。或中文的”的、了、呢等”。这样的词称为停用词。停用词经常被过滤掉，不会被进行索引。在检索的过程中，如果用户的查询词中含有停用词，系统会自动过滤掉。停用词可以加快索引的速度，减少索引库文件的大小。

扩展词：就是不想让哪些词被分开，让他们分成一个词。比如上面的江大桥

南京市长江大桥

自定义扩展词库

进入到elasticsearch-6.8.0\plugins\elasticsearch-analysis-ik-6.8.0\config目录下, 新增自定义词典myext_dict.dic

输入：江大桥
将我们自定义的扩展词典文件，配置到IKAnalyzer.cfg.xml文件中
然后重启：

进行测试：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "南京市",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "市长",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "江大桥",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 8,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        }
    ]
}

三、集群搭建

单点的问题

单台服务器，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用。单点的elasticsearch也是一样，那单点的es服务器存在哪些可能出现的问题呢？

单台机器存储容量有限
单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用
单服务的并发处理能力有限

所以，为了应对这些问题，我们需要对elasticsearch搭建集群

集群中节点数量没有限制，大于等于2个节点就可以看做是集群了。一般出于高性能及高可用方面来考虑集群中节点数量都是3个以上。

1、集群的相关概念

1.1 集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“Elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群

1.2 节点 node

一个节点是集群中的一个服务，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“Elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“Elasticsearch”的集群中。在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。

1.3 分片和复制 shards&replicas

为了解决索引占用空间过大(1TB以上)这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。

为了提高分片高可用，Elasticsearch允许创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

2、集群的搭建

2.1 准备三台Elasticsearch服务器

创建Elasticsearch-cluster文件夹，在内部复制三个Elasticsearch服务

2.2 修改每台服务器配置

修改Elasticsearch-cluster\node*\config\Elasticsearch.yml配置文件

node1节点：

#节点1的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-Elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-1
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9201
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9301
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]

node2节点：

#节点2的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-Elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-2
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9202
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9302
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]

node3节点：

#节点3的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-Elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-3
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9203
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9303
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]

2.3 启动各个节点服务器

双击Elasticsearch-cluster\node*\bin\Elasticsearch.bat

启动节点1：

启动节点2：

启动节点3：

2.4 集群测试

添加索引和映射

请求方法：PUT
请求地址：http://127.0.0.1:9200/heima2
请求体：
{
    "settings":{},
    "mappings":{
        "goods":{
            "properties":{
                "title":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },
                "subtitle":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },
                "images":{
                    "type":"keyword",
                    "index":"false"
                },
                "price":{
                    "type":"float"
                }
            }
        }
    }
}

添加文档

请求方法：POST
请求地址：http://127.0.0.1:9200/heima2/goods
请求体：
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}

使用Elasticsearch-header查看集群情况

可以通过elasticsearch-head插件查看集群健康状态，有以下三个状态：

green

所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。

yellow

所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果 更多的 分片消失，你就会丢数据了。把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。

red

至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。

四、下载地址

1、ElasticSearch-head

ElasticSearch-head

https://download.csdn.net/download/weixin_44624117/86269675

2、IK分词器

IK分词器

https://download.csdn.net/download/weixin_44624117/86269705

posted @ 2022-08-03 23:53 ah_lydms 阅读(82) 评论(0) 编辑收藏举报

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