ElasticSearch安装与介绍

Elastic Stack简介

       如果你没有听说过Elastic Stack，那你一定听说过ELK，实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana组成，在发展的过程中，又有新成员Beats的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK是旧的称呼，Elastic Stack是新的名字。

全系的Elastic Stack技术栈包括：

Elasticsearch

基于java，是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash

Logstash 基于java，是一个开源的用于收集,分析和存储日志的工具。

Kibana

Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch
提供的日志分析友好的Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。

Beats

       Beats是elastic公司开源的一款采集系统监控数据的代理agent，是在被监控服务器上以客户端形式运行的数据收集器的统称，可以直接把数据发送给Elasticsearch或者通过Logstash发送给Elasticsearch，然后进行后续的数据分析活动。

Beats由如下组成:

• Packetbeat：是一个网络数据包分析器，用于监控、收集网络流量信息。
• Filebeat：用于监控、收集服务器日志文件。
• Metricbeat：可定期获取外部系统的监控指标信息，其可以监控、收集 Apache、 MySQL、Nginx、等服务；

Beats和Logstash其实都可以进行数据的采集，但是目前主流的是使用Beats进行数据采集，然后使用 Logstash进行数据的分割处理等，早期没有Beats的时候，使用的就是Logstash进行数据的采集。

ElasticSearch快速入门

简介

官网

       ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

       我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些问题及可能出现的更多其它问题。

       ElasticSearch是Elastic Stack的核心，同时Elasticsearch 是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。

下载

到官网下载： Elastic

       选择对应版本的数据，这里我使用的是Linux来进行安装，所以就先下载好ElasticSearch的Linux安装包

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.8.0-linux-x86_64.tar.gz

单机版安装

       因为ElasticSearch不支持Root用户直接操作，因此我们需要创建一个es用户

# 添加新用户
useradd es
# 创建elk目录
cd /opt/elk
# 下载
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.8.0-linux-x86_64.tar.gz
# 解压缩
tar -zxvf elasticsearch-8.8.0-linux-x86_64.tar.gz
#重命名
mv elasticsearch-8.8.0  elsearch

因为刚刚我们是使用root用户操作的，所以我们还需要更改一下/soft文件夹的所属，改为es用户

chown es.es /opt/elk -R

然后在切换成es用户进行操作

# 切换用户
su - es

然后我们就可以对我们的配置文件进行修改了

# 进入到 elsearch下的config目录
cd /opt/elk/elsearch/config

然后找到下面的配置

#打开配置文件
vim elasticsearch.yml 

#设置ip地址，任意网络均可访问
network.host: 0.0.0.0 
#关闭安全功能
xpack.security.enable: true ==> xpack.security.enable: false

       在Elasticsearch中如果，network.host不是localhost或者127.0.0.1的话，就会认为是生产环境，会对环境的要求比较高，我们的测试环境不一定能够满足，一般情况下需要修改2处配置，如下：

# 修改jvm启动参数
vim conf/jvm.options

#根据自己机器情况修改
-Xms128m 
-Xmx128m

       然后在修改第二处的配置，这个配置要求我们到宿主机器上来进行配置

# 到宿主机上打开文件
vim /etc/sysctl.conf
# 增加这样一条配置，一个进程在VMAs(虚拟内存区域)创建内存映射最大数量
vm.max_map_count=655360
# 让配置生效
sysctl -p

启动ElasticSearch

首先我们需要切换到 elsearch用户

su - es

然后在到bin目录下，执行下面

# 进入bin目录
cd /opt/elk/elsearch/bin
# 后台启动
./elasticsearch -d

启动成功后，访问下面的URL

http://192.168.40.150:9200/

如果出现了下面的信息，就表示已经成功启动了

如果你在启动的时候，遇到过问题，那么请参考下面的错误分析~

错误分析

错误情况1

如果出现下面的错误信息

java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:111)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:178)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:393)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:170)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:161)
	at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86)
	at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:127)
	at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:126)
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:92)
For complete error details, refer to the log at /soft/elsearch/logs/elasticsearch.log
[root@e588039bc613 bin]# 2020-09-22 02:59:39,537121 UTC [536] ERROR CLogger.cc@310 Cannot log to named pipe /tmp/elasticsearch-5834501324803693929/controller_log_381 as it could not be opened for writing
2020-09-22 02:59:39,537263 UTC [536] INFO  Main.cc@103 Parent process died - ML controller exiting

就说明你没有切换成 elsearch用户，因为不能使用root操作

su -  elsearch用户

错误情况2

[1]:max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least[65536]

解决方法：切换到root用户，编辑limits.conf添加如下内容

vi /etc/security/limits.conf

# ElasticSearch添加如下内容:
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

错误情况3

[2]: max number of threads [1024] for user [elsearch] is too low, increase to at least
[4096]

也就是最大线程数设置的太低了，需要改成4096

#解决：切换到root用户，进入limits.d目录下修改配置文件。
vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
#修改如下内容：
* soft nproc 1024
#修改为
* soft nproc 4096

ElasticSearch-Head可视化工具

       由于ES官方没有给ES提供可视化管理工具，仅仅是提供了后台的服务，elasticsearch-head是一个为ES开发的一个页面客户端工具，其源码托管于Github，地址为 传送门

head提供了以下安装方式

• 源码安装，通过npm run start启动（不推荐）
• 通过docker安装（推荐）
• 通过chrome插件安装（推荐）
• 通过ES的plugin方式安装（不推荐）

通过Docker方式安装

#拉取镜像
docker pull salgat/elasticsearch-head 
#启动容器
docker run -d --name elasticsearch-head -p 9100:9100 salgat/elasticsearch-head 

注意：
由于前后端分离开发，所以会存在跨域问题，需要在服务端做CORS的配置，如下：

vim elasticsearch.yml
# 新加
http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization

通过chrome插件的方式安装不存在该问题

通过Chrome插件安装

打开chrome的应用商店，即可安装 传送门

我们也可以新建索引

建议：推荐使用chrome插件的方式安装，如果网络环境不允许，就采用其它方式安装。

ElasticSearch中的基本概念

索引

• 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。
• 可以把索引看成关系型数据库的表，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。
• 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），每个分片可以有多个副本（replica）。

文档

• 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。

• 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）。
  每个字段的类型，可以是文本、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。

映射

       所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做映射（mapping），一般由用户自己定义规则。

文档类型

• 在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。
• 每个文档可以有不同的结构。
• 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。

RESTful API

       在Elasticsearch中，提供了功能丰富的RESTful API的操作，包括基本的CRUD、创建索引、删除索引等操作。

创建非结构化索引

       在Lucene中，创建索引是需要定义字段名称以及字段的类型的，在Elasticsearch中提供了非结构化的索引，就是不需要创建索引结构，即可写入数据到索引中，实际上在Elasticsearch底层会进行结构化操作，此操作对用户是透明的。

创建空索引

PUT /haoke
{
    "settings": {
        "index": {
        "number_of_shards": "2", #分片数
        "number_of_replicas": "0" #副本数
        }
    }
}

删除索引

#删除索引
DELETE /haoke
{
	"acknowledged": true
}

插入数据

URL规则：
POST /{索引}/{类型}/{id}

POST /haoke/_doc/1001
#数据
{
"id":1001,
"name":"张三",
"age":20,
"sex":"男"
}

使用谷歌插件advanced reset client操作成功后

我们通过ElasticSearchHead进行数据预览就能够看到我们刚刚插入的数据了

说明：非结构化的索引，不需要事先创建，直接插入数据默认创建索引。
不指定id插入数据：

更新数据

       在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。

PUT /haoke/_doc/1001
{
"id":1001,
"name":"大漂亮",
"age":21, 
"sex":"女"
}

更新结果如下：

       可以看到数据已经被覆盖了。问题来了，可以局部更新吗？ – 可以的。前面不是说，文档数据不能更新吗？
       其实是这样的：在内部，依然会查询到这个文档数据，然后进行覆盖操作，步骤如下：

1. 从旧文档中检索JSON
2. 修改它
3. 删除旧文档
4. 索引新文档

#注意：这里多了_update标识
POST /haoke/_update/1001
{
"doc":{
"age":66
}
}

可以看到，数据已经是局部更新了

删除索引

       在Elasticsearch中，删除文档数据，只需要发起DELETE请求即可，不用额外的参数

DELETE  /haoke/_doc/1001

如果删除一条不存在的数据，会响应404

删除一个文档也不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除。Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。【相当于批量操作】

搜索数据

根据id搜索数据

GET /haoke/_doc/tPBUbIgBY_Q1v-_oKRV-
#返回的数据如下
{
_index: "haoke"
_id: "tPBUbIgBY_Q1v-_oKRV-"
_version: 1
_seq_no: 4
_primary_term: 1
found: true
_source: {
id: 1005
name: "王五"
age: 20
sex: "男"
}-
}

搜索全部数据

GET  /haoke/_search

注意，使用查询全部数据的时候，默认只会返回10条

关键字搜索数据

#查询年龄等于20的用户
GET /haoke/_search?q=age:20

结果如下：

DSL搜索

       Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
       DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。

POST /haoke/_search
#请求体
{
    "query" : {
        "match" : { #match只是查询的一种
        	"age" : 20
        }
    }
}

实现：查询年龄大于30岁的男性用户。

POST /haoke/user/_search
#请求数据
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                    "range": {
                        "age": {
                        "gt": 30
                    }
                }
            },
            "must": {
                "match": {
                	"sex": "男"
                }
            }
        }
    }
}

查询出来的结果

全文搜索

POST /haoke/_search
#请求数据
{
    "query": {
        "match": {
        	"name": "lh ttd lyj"
        }
    }
}

高亮显示，只需要在添加一个 highlight即可

POST /haoke/_search
#请求数据
{
    "query": {
        "match": {
        	"name": "lh"
        }
    }
    "highlight": {
        "fields": {
        	"name": {}
        }
    }
}

聚合

       在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。

POST /haoke/_search
{
    "aggs": {
        "all_interests": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }
        }
    }
}

结果如下，我们通过年龄进行聚合

从结果可以看出，年龄20的有2条数据，21、35、50、80的各有一条数据。