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Elasticsearch官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
Elasticsearch具备以下特点:
在linux下安装Elasticsearch。
需要虚拟机JDK1.8及以上出于安全考虑,elasticsearch默认不允许以root账号运行。
创建用户:
useradd leyou
设置密码:
passwd leyou
切换用户:
su - leyou
我们将安装包上传到:/home/leyou目录
解压缩:
tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz
我们把目录重命名:
mv elasticsearch-6.3.0/ elasticsearch
Elasticsearch基于Lucene的,而Lucene底层是java实现,因此我们需要配置jvm参数。
编辑jvm.options:
vim jvm.options
默认配置如下:
-Xms1g-Xmx1g
内存占用太多了,我们调小一些:
-Xms512m-Xmx512m
vim elasticsearch.yml
path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置
我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在,因此我们需要创建出来。
进入elasticsearch的根目录,然后创建:
mkdir datamkdir logs
network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0,允许任何ip来访问
默认只允许本机访问,修改为0.0.0.0后则可以远程访问
目前我们是做的单机安装,如果要做集群,只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。
elasticsearch.yml的其它可配置信息:
属性名 | 说明 |
---|---|
cluster.name | 配置elasticsearch的集群名称,默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。 |
node.name | 节点名,es会默认随机指定一个名字,建议指定一个有意义的名称,方便管理 |
path.conf | 设置配置文件的存储路径,tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹,rpm安装默认在/etc/ elasticsearch |
path.data | 设置索引数据的存储路径,默认是es根目录下的data文件夹,可以设置多个存储路径,用逗号隔开 |
path.logs | 设置日志文件的存储路径,默认是es根目录下的logs文件夹 |
path.plugins | 设置插件的存放路径,默认是es根目录下的plugins文件夹 |
bootstrap.memory_lock | 设置为true可以锁住ES使用的内存,避免内存进行swap |
network.host | 设置bind_host和publish_host,设置为0.0.0.0允许外网访问 |
http.port | 设置对外服务的http端口,默认为9200。 |
transport.tcp.port | 集群结点之间通信端口 |
discovery.zen.ping.timeout | 设置ES自动发现节点连接超时的时间,默认为3秒,如果网络延迟高可设置大些 |
discovery.zen.minimum_master_nodes | 主结点数量的最少值 ,此值的公式为:(master_eligible_nodes / 2) + 1 ,比如:有3个符合要求的主结点,那么这里要设置为2 |
进入elasticsearch/bin目录,可以看到下面的执行文件:
然后输入命令:
./elasticsearch
发现报错了,启动失败。
错误1:内核过低
Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系,我们禁用这个插件即可。
修改elasticsearch.yml文件,在最下面添加如下配置:
bootstrap.system_call_filter: false
然后重启
错误2:文件权限不足
再次启动,又出错了:
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
我们用的是leyou用户,而不是root,所以文件权限不足。
首先用root用户登录。
然后修改配置文件:
vim /etc/security/limits.conf
添加下面的内容:
* soft nofile 65536* hard nofile 131072* soft nproc 4096* hard nproc 4096
错误3:线程数不够
刚才报错中,还有一行:
[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]
这是线程数不够。
继续修改配置:
vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
修改下面的内容:
* soft nproc 1024
改为:
* soft nproc 4096
错误4:进程虚拟内存
[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
vm.max_map_count:限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量,继续修改配置文件, :
vim /etc/sysctl.conf
添加下面内容:
vm.max_map_count=655360
然后执行命令:
sysctl -p
重启终端窗口
所有错误修改完毕,一定要重启你的 Xshell终端,否则配置无效。
启动
再次启动,终于成功了!
可以看到绑定了两个端口:
我们在浏览器中访问:http://192.168.56.101:9200
什么是Kibana?
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具,可以利用Elasticsearch的聚合功能,生成各种图表,如柱形图,线状图,饼图等。
而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台,并且提供了一定的API提示,非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。
安装
因为Kibana依赖于node,我们的虚拟机没有安装node,而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。
最新版本与elasticsearch保持一致,也是6.3.0
配置
进入安装目录下的config目录,修改kibana.yml文件:
修改elasticsearch服务器的地址:
elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"
运行
进入安装目录下的bin目录:
双击运行:
发现kibana的监听端口是5601我们访问:http://127.0.0.1:5601
选择左侧的DevTools菜单,即可进入控制台页面:
在页面右侧,我们就可以输入请求,访问Elasticsearch了。
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,最新版本:6.3.0
上传课前资料中的zip包,解压到Elasticsearch目录的plugins目录中:
使用unzip命令解压:
unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer
然后重启elasticsearch:
大家先不管语法,我们先测试一波。
在kibana控制台输入下面的请求:
POST _analyze{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人"}
运行得到结果:
{ "tokens": [ { "token": "我", "start_offset": 0, "end_offset": 1, "type": "CN_CHAR", "position": 0 }, { "token": "是", "start_offset": 1, "end_offset": 2, "type": "CN_CHAR", "position": 1 }, { "token": "中国人", "start_offset": 2, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD", "position": 2 }, { "token": "中国", "start_offset": 2, "end_offset": 4, "type": "CN_WORD", "position": 3 }, { "token": "国人", "start_offset": 3, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD", "position": 4 } ]}
文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
Elasticsearch支持的客户端非常多:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
点击Java Rest Client后,你会发现又有两个:
Low Level Rest Client是低级别封装,提供一些基础功能,但更灵活
High Level Rest Client,是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装,功能更丰富和完善,而且API会变的简单
建议先学习Rest风格API,了解发起请求的底层实现,请求体格式等。
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库,本质也是存储数据,很多概念与MySQL类似的。
对比关系:
索引(indices)--------------------------------Databases 数据库 类型(type)-----------------------------Table 数据表 文档(Document)----------------Row 行 字段(Field)-------------------Columns 列
要注意的是:Elasticsearch本身就是分布式的,因此即便你只有一个节点,Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作,当你向集群添加新数据时,数据也会在新加入的节点中进行平衡。
Elasticsearch采用Rest风格API,因此其API就是一次http请求,你可以用任何工具发起http请求
_source
过滤聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如:
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现实时搜索效果。
Elasticsearch中的聚合,包含多种类型,最常用的两种,一个叫桶(bucket)
,一个叫度量 metrics
: Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。
查看 Spring Data的官网:http://projects.spring.io/spring-data/
转载地址:http://dxxab.baihongyu.com/