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ES数据操作

一、ES安装

1.时间同步

[root@db02 ~]# ntpdate time1.aliyun.com

2.安装Java环境

#上传java包
[root@db02 ~]# rz jdk-8u181-linux-x64.rpm

#安装
[root@db02 ~]# rpm -ivh jdk-8u181-linux-x64.rpm

3.上传或下载ES的包

[root@db02 ~]# rz elasticsearch-6.6.0.rpm

4.安装ES

[root@db02 ~]# rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm
 sudo systemctl daemon-reload
 sudo systemctl enable elasticsearch.service

5.配置

[root@db02 ~]# grep "^[a-z]" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
node.name: es02
path.data: /server/es/data
path.logs: /server/es/logs
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.52,127.0.0.1
http.port: 9200

6.根据配置创建目录

[root@db02 ~]# mkdir /server/es/data -p
[root@db02 ~]# mkdir /server/es/logs -p
[root@db02 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /server/es/

7.启动ES

#启动内存锁
[root@db02 ~]# vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service 
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

#开启ES
[root@db02 ~]# systemctl daemon-reload
[root@db02 ~]# systemctl start elasticsearch.service

8.验证启动

[root@db02 ~]# netstat -lntp          
tcp6       0      0 10.0.0.52:9200          :::*                    LISTEN      12627/java
tcp6       0      0 127.0.0.1:9200          :::*                    LISTEN      12627/java
tcp6       0      0 10.0.0.52:9300          :::*                    LISTEN      12627/java
tcp6       0      0 127.0.0.1:9300          :::*                    LISTEN      12627/java

二、与ES交互的方式

1.使用curl命令

1.不需要安装任何服务，只需要curl命令
2.命令复杂，容易出错
curl -XPUT 'localhost:9200/student?pretty'

curl -XPUT 'localhost:9200/student/user/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name": "lhd","sex":"man","age":"18","about":"good good study","interests":["chinese","english"]}'

curl -GET 'localhost:9200/student/user/1?pretty'

2.使用head插件进行交互

1.操作简单，数据展示明显
2.需要安装nodejs，安装复杂
3.可以直接使用插件

3.kibana的方式

1）特点

1.数据展示更好看
2.查询更方便
3.需要安装kibana

2）安装kibana

#1.上穿代码包
[root@db01 ~]# rz kibana-6.6.0-x86_64.rpm

#2.安装
[root@db01 ~]# rpm -ivh kibana-6.6.0-x86_64.rpm

3）配置kibana

[root@db01 ~]# grep "^[a-z]" /etc/kibana/kibana.yml 
#监听端口
server.port: 5601
#监听地址
server.host: "10.0.0.51"
#ES的地址和端口
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
#kibana生成索引名称
kibana.index: ".kibana"

4）启动kibana

[root@db01 ~]# systemctl start kibana.service 
[root@db01 ~]# netstat -lntp      
tcp        0      0 10.0.0.51:5601

5）访问kibana

三、ES数据的操作

1.创建索引

#语法：
PUT /<index>

#curl执行
[root@db01 ~]# curl -XPUT 'localhost:9200/suoyin'
#kibana执行
PUT /suoyin
PUT suoyin2

2.插入数据

#语法
POST /<index>/_type/
PUT /<index>/_type/<_id>

<index>   #索引名称
_type	  #类型
<_id>	  #唯一识别符

1）自定义ID插入数据

PUT /suoyin3/_doc/1
{
  "name":"qiudao",
  "age":"38"
}

#当时使用相同ID时，程序会拿着ID去库里对比，如果没有相同id的数据，再插入数据，浪费时间

2）使用随机ID插入数据（企业使用的方式）

POST /suoyin3/_doc/
{
  "name":"qiudao",
  "age":"38"
}

3）使用自定义字段定义id

POST /suoyin5/_doc/
{
  "id":"1",
  "name":"qiudao",
  "age":"38",
  "sex":"nan"
}

3.查询数据

1）简单查询

#1.查询所有的索引信息
GET /_all

#2.查询所有的索引信息和数据
GET /_all/_search

#3.查询指定索引信息
GET /student

#4.查询指定索引信息和数据
GET /student/_search

#5.查询指定索引下面的指定ID的数据
GET /suoyin3/_doc/1

2）条件查询

#方法一：
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": {
        "value": "38"
      }
    }
  }
}

#方法二：
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": "38"
    }
  }
}

#方法三：
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": "38"
    }
  }
}

#term和match，term查询时不进行分词，用于精确查找，match查询时会进行分词，用于全文检索

3）多条件查询

#must查询：插叙条件必须全部匹配
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "age": {
              "value": "48"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "guolaoshi"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

#filter查询：跟must一样条件必须多条件完全匹配
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "age": {
              "value": "48"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "guolaoshi"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

#should查询：多条件满足其中一个即可
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "age": {
              "value": "18"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "qiudao"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

#must_not查询：根据条件反向查询
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "age": {
              "value": "18"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "qiudao"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

#结合should和must做复合查询
GET /suoyin3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "term": {
                  "name": {
                    "value": "qiudao"
                  }
                }
              },
              {
                "term": {
                  "age": {
                    "value": "38"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "term": {
                  "name": {
                    "value": "guolaoshi"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4.修改数据

#注意，修改数据时，不修改的值也要重新写一遍
PUT /suoyin4/_doc/Gy57THMBH5itxDSR1k9x
{
  "id":"1",
  "name":"qiudao",
  "age":"48"
}

POST /suoyin4/_doc/Gy57THMBH5itxDSR1k9x
{
  "id":"1",
  "name":"qiudao",
  "age":"48"
}

5.删除数据

#1.指定ID删除数据
DELETE /suoyin4/_doc/Gy57THMBH5itxDSR1k9x

#2.删除索引
DELETE /suoyin3
#生产中一般不会轻易删除索引，只会将不用的索引关掉，直到确实没人用后再删除

#3.按条件删除
POST suoyin5/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "qiudao"
    }
  }
}

四、集群

1594797853718

1.集群名词

1）集群状态

1.绿色：所有数据都完整，并且副本数正常
2.黄色：数据完整，但是有索引的副本有问题
3.红色：数据都不完整

2）节点类型

1.主节点：调度分配数据（主节点也是数据节点）
2.数据节点：负责分配自己的数据

3）数据分片

1.主分片：存储数据，负责读写数据
2.副本分片：主分片的备份（类似于从库）

2.搭建集群

1.时间同步
2.安装java环境
3.安装ES
4.配置ES
5.配置启动文件
6.启动ES

1）配置ES

[root@db03 ~]# grep "^[a-z]" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
cluster.name: es-cluster
node.name: es03
path.data: /server/es/data
path.logs: /server/es/logs
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.53,127.0.0.1
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51","10.0.0.52","10.0.0.53"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

2）创建目录

[root@db03 ~]# mkdir /server/es/{data,logs} -p

[root@db03 ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /server/es/

3）配置启动文件

[root@db03 ~]# vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

[root@db03 ~]# systemctl daemon-reload

4）启动ES

[root@db03 ~]# systemctl start elasticsearch.service

5）到head插件页面查看集群

2.集群特点

1.集群中的数据，不论在哪一台操作，都可以使用插件查看所有数据
2.es-head插件不论连接到哪一台机器都能看到集群中所有节点
3.数据会自动平均调度到所有节点
4.如果主分片一但坏掉，副本分片会自动提升为主分片
5.如果主节点坏了，数据节点会自动升为主节点

3.ES集群注意事项

1.集群配置IP的时候，不需要填写全部IP，只需要填写本机IP和集群中任意一台机器的IP即可
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.53"]

2.配置集群选主节点投票数量 (total number of master-eligible nodes / 2 + 1):
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

3.ES默认五个分片，一个副本

4.三个节点，出现故障
	1）没有副本，坏一台都不行
	2）有一个副本，最多可以坏一台
	3）有两个副本，剩一台也可以提供服务

5.创建索引
	1）创建索引时可以指定分片，但是分片一旦创建就不能修改了
	2）副本数量可以根据需求修改

4.集群中使用的命令

#1.查看集群状态
GET _cluster/health
curl -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty'

#2.查看所有节点
GET _cat/nodes
curl -XGET 'http://localhost:9200/_cat/nodes?pretty'

#3.查看所有索引
GET _cat/indices

#4.查看集群状态
GET _cat/health

#5.查看主节点
GET _cat/master

#7.查看所有分片
GET _cat/shards

#8.查看指定索引的分片
GET _cat/shards/suoyin

4.集群内修改内容

1）修改指定索引的副本数

#kibana中执行
PUT /teacher/_settings
{
  "number_of_replicas": 1
}

2）修改所有索引的副本数

PUT _all/_settings
{
  "number_of_replicas": 2
}

3）配置文件修改默认的分片数和副本数

#设置默认分片数量
index.number_of_shards: 5

#设置默认副本数量
index.number_of_replicas：1

4）创建索引时指定分片数量

#指定3个分片，2个副本
PUT /fenpian
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 2,
    "number_of_shards": 3
  }
}

5）企业中一般怎么设置

1.跟开发沟通
2.看一共要几个节点
    2个节点，默认就可以了
    3个节点，重要的数据，2副本5分片，不重要的数据，1副本5分片
3.在开始阶段, 一个好的方案是根据你的节点数量按照1.5~3倍的原则来创建分片. 
    例如：如果你有3个节点, 则推荐你创建的分片数最多不超过9(3x3)个.
4.存储数据量多的可以设置分片多一些，存储数据量少的，可以少分写分片

五、集群监控

1.监控的项目

1.监控节点数量
	GET _cat/nodes
2.监控集群状态
	GET _cat/health
#以上两者哪一个产生变化都要处理

2.监控的脚本

[root@elkstack01 ~]# vim es_cluster_status.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
#Author:_DriverZeng_
#Date:2017.02.12

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr
import subprocess
body = ""
false = "false"
clusterip = "10.0.0.51"
obj = subprocess.Popen(("curl -sXGET http://"+clusterip+":9200/_cluster/health?pretty=true"),shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
data =  obj.stdout.read()
data1 = eval(data)
status = data1.get("status")
if status == "green":
    print "\033[1;32m 集群运行正常 \033[0m"
elif status == "yellow":
    print "\033[1;33m 副本分片丢失 \033[0m"
else:
    print "\033[1;31m 主分片丢失 \033[0m"
    
#执行结果如下
[root@elkstack01 ~]# python es_cluster_status.py
集群运行正常

3.ES监控 X-pack

六、ES优化

1.限制内存

1.ES内存最大不超过32G
2.一般给ES运行内存为服务器内存的一半
	[root@db02 ~]# vim /etc/elasticsearch/jvm.options 
	-Xms1g
	-Xmx1g
3.设置的时候先给小一点，不足时慢慢加
4.内存不足的时候，先让开发删除没用的数据，实在没有可以删除的再加内存
5.关闭swap空间

2.优化文件句柄数

[root@db02 ~]# vim /etc/security/limits.conf
* - nofile 65535
#文件句柄数是单个进程最大可以打开的文件数量，文件句柄数可以设置大于65535

3.语句优化

1.查询的时候尽量用term
2.建立索引的时候尽量建立容易匹配的词

七、ES数据备份

1.安装npm

2.安装备份工具

[root@db01 ~]# npm install elasticdump -g

3.备份类型

settings		#设置
analyzer		#分析器
data			#数据
mapping			#识别数据类型的索引
alias			#别名
template		#模板

4.备份命令

#从一个集群备份到另一个集群
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=http://11.0.0.51:9200/my_index \
  --type=analyzer
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=http://11.0.0.51:9200/my_index \
  --type=mapping
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=http://11.0.0.51:9200/my_index \
  --type=data
 
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=http://11.0.0.51:9200/my_index \
  --type=alias

elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=http://11.0.0.51:9200/my_index \
  --type=template

#从集群备份到文件
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=/data/es_analyzer.json \
  --type=analyzer
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=/data/es_mapping.json \
  --type=mapping
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=/data/es_data.json \
  --type=data
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=/data/es_alias.json \
  --type=alias
  
elasticdump \
  --input=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --output=/data/es_template.json \
  --type=template

#所有备份方式
https://github.com/elasticsearch-dump/elasticsearch-dump

5.导入命令

#从文件导入到ES集群
elasticdump \
  --input=/data/es_analyzer.json \
  --output=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --type=analyzer
  
elasticdump \
  --input=/data/es_mapping.json \
  --output=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --type=mapping
  
elasticdump \
  --input=/data/es_data.json \
  --output=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --type=data
  
elasticdump \
  --input=/data/es_alias.json \
  --output=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --type=alias
  
elasticdump \
  --input=/data/es_alias.json \
  --output=http://10.0.0.51:9200/my_index \
  --type=template

posted @ 2021-12-24 15:41 zbzSH 阅读(187) 评论(0) 编辑收藏举报

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ES数据操作

一、ES安装

1.时间同步

2.安装Java环境

3.上传或下载ES的包

4.安装ES

5.配置

6.根据配置创建目录

7.启动ES

8.验证启动

二、与ES交互的方式

1.使用curl命令

2.使用head插件进行交互

3.kibana的方式

1）特点

2）安装kibana

3）配置kibana

4）启动kibana

5）访问kibana

三、ES数据的操作

1.创建索引

2.插入数据

1）自定义ID插入数据

2）使用随机ID插入数据（企业使用的方式）

3）使用自定义字段定义id

3.查询数据

1）简单查询

2）条件查询

3）多条件查询

4.修改数据

5.删除数据

四、集群

1.集群名词

1）集群状态

2）节点类型

3）数据分片

2.搭建集群

1）配置ES

2）创建目录

3）配置启动文件

4）启动ES

5）到head插件页面查看集群

2.集群特点

3.ES集群注意事项

4.集群中使用的命令

4.集群内修改内容

1）修改指定索引的副本数

2）修改所有索引的副本数

3）配置文件修改默认的分片数和副本数

4）创建索引时指定分片数量

5）企业中一般怎么设置

五、集群监控

1.监控的项目

2.监控的脚本

3.ES监控 X-pack

六、ES优化

1.限制内存

2.优化文件句柄数

3.语句优化

七、ES数据备份

1.安装npm

2.安装备份工具

3.备份类型

4.备份命令

5.导入命令

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