Elasticsearch基础入门与安装部署

蔚落 2023-05-31 06:52 17阅读 0赞

## **【1】Elasticsearch概述** ##

**① 什么是全文检索**

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。

**② lucene**

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

对于我们目前来说，lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。

lucene官网地址：http://lucene.apache.org/core/

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

在线文档地址：http://lucene.apache.org/core/8\_2\_0/index.html

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**③ 什么是Elasticsearch**

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、分析。Elasticsearch基于lucene并隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）。

**全文检索：** 将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

**结构化检索：** 我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些`，select * from products where category_id='日化用品'`。

**数据分析：** 电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些。

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**④ Elasticsearch的适用场景**

*  维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐。
 *  The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+ 社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）。
 *  Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
 *  GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。
 *  国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）。

**⑤ Elasticsearch的特点**

*  可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
 *  Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
 *  对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
 *  数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能

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## **【2】Elasticsearch中数据结构** ##

**① 索引(index)**

索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。如果你知道MongoDB，可以把Elasticsearch的索引看成MongoDB里的一个集合。如果你熟悉CouchDB，可以把索引看成CouchDB数据库索引。

Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard）每个分片包含了文档集的一部分，每个分片可以有多个副本（replica）。Elasticsearch的默认值，索引结束时将得到5个分片及其各自1个副本。简单来说，操作结束时，将有10个Lucene索引分布在集群中。

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

**② 文档类型(type)**

在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象，也就是不同类型。

例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。文档类型让我们轻易地区分单个索引中的不同对象。每个文档可以有不同的结构，但在实际部署中，将文件按类型区分对数据操作有很大帮助。当然，需要记住一个限制，不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫title的字段必须具有相同的类型。

**③ 文档(document)**

存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库表中的一行记录。当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但ES的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string。

文档是es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。

文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段（multivalued）。

每个字段有类型，如文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数组。字段类型在ES中很重要，因为它给出了各种操作（如分析或排序）如何被执行的信息。虽然可以自动确定，然而，仍然建议使用映射。

与关系型数据库不同，文档不需要有固定的结构，每个文档可以有不同的字段，此外，在程序开发期间，不必确定有哪些字段。当然，可以用模式强行规定文档结构。每个文档存储在一个索引中并有一个Elasticsearch自动生成的唯一标识符和文档类型。`文档需要有对应文档类型的唯一标识符`，这意味着在一个索引中，两个不同类型的文档可以有相同的唯一标识符。

**④ 映射(mappings)**

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建，在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。

**⑤ 字段(Field)**

Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

## **【3】Elasticsearch主要概念** ##

**① 节点和集群**

Elasticsearch可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了能够处理大型数据集，实现容错和高可用性，Elasticsearch可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器称为集群（cluster），形成集群的每个服务器称为节点（node）。

cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

**② 分片**

当有大量的文档时，由于内存的限制、硬盘能力、处理能力不足、无法足够快地响应客户端请求等，一个节点可能不够。在这种情况下，数据可以分为较小的部分称为分片(shard)（其中每个分片都是一个独立的Apache Lucene索引实例,它只是保存了索引数据的一部分）。

每个分片可以放在不同的服务器上，因此，数据可以在集群的节点中传播。当你查询的索引分布在多个分片上时，Elasticsearch会把查询发送给每个相关的分片，并将结果合并在一起，而应用程序并不知道分片的存在。此外，多个分片可以加快索引。

**③ 副本**

为了提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。副本（replica）只是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。换句话说，Elasticsearch可以有许多相同的分片，其中之一被自动选择去更改索引操作。这种特殊的分片称为主分片（primary shard），其余称为副本分片（replica shard）。在主分片丢失时，例如该分片数据所在服务器不可用，集群将副本提升为新的主分片。

**④ 时光之门**

Elasticsearch处理许多节点。集群的状态由时光之门控制。默认情况下，每个节点都在本地存储这些信息，并且在节点中同步。

## **【4】Elasticsearch单节点安装** ##

安装ES之前先安装好jdk,可以简单实用如下命令：

yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64

ES官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases\#elasticsearch

这里用的版本是5.2.2，linux是Centos 6。

**① 解压到指定目录**

tar -zxvf elasticsearch-5.2.2.tar.gz -C /home/softinstall/

**② 在目标目录下创建data和logs文件夹**

cd /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2
    mkdir data logs

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

**③ 修改config下的配置文件config/elasticsearch.yml**

进入config文件夹，可以发现有三个配置文件，分别是elasticsearch的配置、jvm的配置以及日志配置。

[root@localhost elasticsearch-5.2.2]# cd config/
    [root@localhost config]# ll
    total 12
    -rw-rw----. 1 root root 2854 Feb 24  2017 elasticsearch.yml
    -rw-rw----. 1 root root 2892 Feb 24  2017 jvm.options
    -rw-rw----. 1 root root 3992 Feb 24  2017 log4j2.properties

vim elasticsearch.yml

主要进行如下配置(切记是yml语法冒号后面有空格)：

cluster.name: my-application
    node.name: node-1
    path.data: /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2/data
    path.logs: /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2/logs
    bootstrap.memory_lock: false
    bootstrap.system_call_filter: false
    network.host: 192.168.18.128
    http.port: 9200
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost"]

如果要配置集群需要两个节点上的elasticsearch配置的cluster.name相同，都启动可以自动组成集群，这里如果不改cluster.name则默认是`cluster.name=my-application`。nodename随意取但是集群内的各节点不能相同。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

还需要一些文件描述符数量限制的配置，如下：

vi /etc/security/limits.conf
    添加如下内容:
    * soft nofile 65536
    * hard nofile 131072
    * soft nproc 2048
    * hard nproc 4096
    
    vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
    * soft nproc 1024
    #修改为
    * soft nproc 2048
    
    vi /etc/sysctl.conf 
    添加下面配置：
    vm.max_map_count=655360
    并执行命令：sysctl -p

关于文件描述符可以参考博文：[Linux下修改文件描述符数量限制][Linux]

**④ 启动**

直接以root身份运行是会报错的，es不允许用root用户运行：

Linux或OS X：bin/elasticsearch
    Windows：bin/elasticsearch.bat

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
这时就需要将es切换用户了：

chown -R jane:jane /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2

**⑤ 正常启动与测试**

启动命令：

//bin目录下以后台服务方式启动
     ./elasticsearch -d

ES正常启动如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
在浏览器上测试访问：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
可以查询es的相关信息：

http://192.168.18.128:9200/_cat?pretty

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

默认HTTP API端口为9200，内部广播端口为9300,如果用了header插件则会使用9100端口。

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**⑥ 关闭es**

下面是三种可以关闭Elasticsearch的方法:

*  如果节点是连接到控制台，按下Ctrl+C。
 *  第二种选择是通过发送TERM信号杀掉服务器进程（参考Linux上的kill命令和Windows  
    上的任务管理器）。
 *  第三种方法是使用REST API。

第三种方法可以执行以下命令来关掉整个集群：

curl -XPOST http://localhost:9200/_cluster/nodes/_shutdown

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## **【5】ES集群搭建** ##

这里使用了三台虚拟机搭建ES集群:192.168.18.128，192.168.18.129,192.168.18.130。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

**具体搭建参考单节点搭建但是集群中配置文件修改如下：**

cluster.name: my-application
    node.name: node-1 #这里分别是1 2 3
    path.data: /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2/data
    path.logs: /home/softinstall/elasticsearch-5.2.2/logs
    bootstrap.memory_lock: false
    bootstrap.system_call_filter: false
    network.host: 192.168.18.128 #这里填写对应主机IP
    http.port: 9200
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.18.128","192.168.18.129","192.168.18.130"]
    discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

分别启动三台虚拟机上的ES，集群之间会进行选举出一个master。

**192.168.18.128图示如下：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

**192.168.18.129图示如下：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

**192.168.18.130图示如下：**  
![在这里插入图片描述][20191115132540530.png]

## **【6】启动报错总结** ##

① java.lang.UnsupportedOperationException: seccomp unavailable: CONFIG\_SECCOMP not compiled into kernel, CONFIG\_SECCOMP and CONFIG\_SECCOMP\_FILTER are needed

因为Centos6不支持SecComp,而ES默认`bootstrap.system_call_filter为true`进行检测,所以导致检测失败,失败后直接导致ES不能启动解决。

修改elasticsearch.yml 添加一下内容 ：

bootstrap.memory_lock: false
    
    bootstrap.system_call_filter: false

**② 修改文件描述符数量限制**

异常日志如下：

ERROR: bootstrap checks failed
    max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
    max number of threads [1024] for user [jane] is too low, increase to at least [2048]
    max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解决方案：

![在这里插入图片描述][2019111512443938.png]  
关于文件描述符可以参考博文：[Linux下修改文件描述符数量限制][Linux]

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## **【7】Elasticsearch head插件安装** ##

下载elasticsearch-head-master.zip插件，官网地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

nodejs官网下载安装包：https://nodejs.org/dist/ ，这里使用node-v6.9.2-linux-x64.tar.xz

**① 安装nodejs**

解压包到指定目录：

tar -zxvf node-v6.9.2-linux-x64.tar.gz

配置环境变量：

export NODE_HOME=/home/softinstall/node-v6.9.2-linux-x64
    export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin

检测环境：

[root@localhost Desktop]# node -v
    v6.10.0
    [root@localhost Desktop]# npm -v
    3.10.10

**② 解压并安装header**

unzip elasticsearch-head-master.zip

查看当前head插件目录下有无`node_modules/grunt`目录，如果没有就执行命令创建：

mkdir -p node_modules/grunt

执行命令安装grunt:

npm install grunt --save

安装header插件：

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

这一步可能很慢，耐心等待。

安装grunt-cli:

npm install -g grunt-cli

编辑Gruntfile.js:

第93行添加`hostname:'0.0.0.0'`

options: {
            hostname:'0.0.0.0',
            port: 9100,
            base: '.',
            keepalive: true
          }

检查head根目录下是否存在base文件夹。如果没有将 \_site下的base文件夹及其内容复制到head根目录下：

mkdir base
    cp _site/base/* ./base/

**③ 启动grunt server**

grunt server -d

可能会遇到以下错误提示：

> Local Npm module "grunt-contrib-clean" not found. Is it installed?
    >> Local Npm module "grunt-contrib-concat" not found. Is it installed?
    >> Local Npm module "grunt-contrib-watch" not found. Is it installed?
    >> Local Npm module "grunt-contrib-connect" not found. Is it installed?
    >> Local Npm module "grunt-contrib-copy" not found. Is it installed?
    >> Local Npm module "grunt-contrib-jasmine" not found. Is it installed?

那么就需要一个个安装需要的模块：

npm install grunt-contrib-clean -registry=https://registry.npm.taobao.org
    npm install grunt-contrib-concat -registry=https://registry.npm.taobao.org
    npm install grunt-contrib-watch -registry=https://registry.npm.taobao.org 
    npm install grunt-contrib-connect -registry=https://registry.npm.taobao.org
    npm install grunt-contrib-copy -registry=https://registry.npm.taobao.org 
    npm install grunt-contrib-jasmine -registry=https://registry.npm.taobao.org

修改配置文件elasticsearch.yml，在文件末尾增加如下配置(其实就是跨域)：

http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"

重启ES，再次启动grunt server `grunt server -d`，浏览器访问：http://192.168.18.128:9100/

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

这个界面可以进行索引的增删改查：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0owODA2MjQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/35b2bba092474efc8e733bcede1c9cf1.png
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[Linux]: https://blog.csdn.net/J080624/article/details/80783063
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