目录

【认识Elasticsearch】

Elasticsearch主要应用场景

Elasticsearch的版本与升级

【Elastic Stack全家桶】

Logstash

Kibana

Beats

Elasticsearch在日志场景的应用

Elasticsearch与数据库的集成

【安装Elasticsearch】

安装插件 

安装Kibana

安装Logstash

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【认识Elasticsearch】

Elasticsearch是一个分布式搜索引擎系统，可以实现大数据近实时分析。官网：https://www.elastic.co/cn/

Elasticsearch起源于Lucene，Lucene是基于Java语言开发的搜索引擎库类，创建于1999 年，2005年成为Apache顶级开源项目。Lucene 具有高性能、 易扩展的优点，但也有一些局限性：只能基于 Java语言开发，原生并不支持水平扩展。

2004 年Shay Banon基于Lucene 开发了Compass，2010年Shay Banon重写了Compass， 取名Elasticsearch。相比于原生的Lucene，Elasticsearch支持分布式，可水平扩展，降低全文检索的学习曲线，可以被任何编程语言调用。

Elasticsearch支持多种方式集成接入，官网提供了多种编程语言的类库，包括 Java、JavaScript、Ruby、Go、.NET、PHP、Perl、Python、Eland、Rust 等，可以查看：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

Elasticsearch主要应用场景

• 海量数据的分户式存储以及集群管理，服务与数据的高可用，水平扩展
• 近实时搜索，性能卓越，结构化/全文/地理位置/自动完成
• 海量数据的近实时分析，聚合功能 

Elasticsearch的版本与升级

0.4版本: 2010年2月第一次发布
1.0版本: 2014年1月发布
2.0版本: 2015年10月发布
5.0版本: 2016年10月发布

新特性5.x：
● Lucene 6.x， 性能提升，默认打分机制从TF-IDF改为BM 25
● 支持Ingest节点/ Painless Scripting / Completion suggested支持/原生的Java REST客户端
● Type标记成deprecated, 支持了Keyword的类型
● 性能优化：内部引擎移除 了避免同一文档并发更新的竞争锁，带来15% - 20%的性能提升；Instant aggregation,支持分片上聚合的缓存；新增了Profile API。

6.0版本: 2017年10月发布

新特性6.x
● Lucene 7.x

● 新功能：跨集群复制(CCR)；索引生命周期管理；SQL的支持
● 更友好的的升级及数据迁移：在主要版本之间的迁移更为简化；全新的基于操作的数据复制框架，可加快恢复数据；
● 性能优化：有效存储稀疏字段的新方法，降低了存储成本；在索引时进行排序，可加快排序的查询性能

7.0版本: 2019年4月发布

新特性7.x
● Lucene 8.0
● 重大改进-正式废除单个索引下多Type的支持
● 7.1 开始，Security 功能免费使用
● ECK - Elasticseach Operator on Kubernetes
● 新功能：New Cluster coordination；Feature-Complete High Level REST Client；Script Score Query
● 性能优化：默认的 Primary Shard数从5改为1，避免Over Sharding；性能优化，更快的Top K

更多信息，查看：https://www.elastic.co/cn/support/eol

【Elastic Stack全家桶】

Elasticsearch公司的核心产品包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack），如下图所示：

Logstash

Logstash诞生于2009年，最初用来做日志的采集与处理，于2013年被Elasticsearch公司收购。现在已经成为了一个开源的服务器端数据处理管道，支持从不同来源采集数据和转换数据，并将数据发送到不同的存储库中。https://www.elastic.co/cn/logstash

Logstash有如下特性：

• 实时解析和转换数据：从IP地址破译出地理坐标；将PII数据匿名化，完全排除敏感字段
• 可扩展：支持200多个插件(日志/数据库/Arcsigh/Netflow)
• 可靠性安全性：Logstash会通过持久化队列来保证至少将运行中的事件送达一次；数据传输加密
• 数据监控

 

Kibana

Kibana是一个数据可视化工具， 能够方便的查看和分析数据。https://www.elastic.co/cn/kibana

Kibana 名字的含义：Kiwifruit + Banana，是一个基于 Logstash的工具，2013 年加入Elastic公司。

Beats

Beats是一个轻量型数据采集器，免费且开放的平台，集合了多种单一用途数据采集器。它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。https://www.elastic.co/cn/beats

Elasticsearch在日志场景的应用

一个项目的日志部分的重要性不言而喻，通过日志可以排查到各类问题，如果日志分散在不同的机器上，那么就可以使用Elasticsearch来收集各个机器的日志，然后合并处理，方便查询。 主要实现如下功能：日志收集、格式化分析、全文检索、风险告警。

Elasticsearch与数据库的集成

虽然可以直接使用Elasticsearch作为数据库存储数据，但是很多时候会需要和传统的数据库(比如MySQL、Oracle、MongoDB等)结合使用，可以通过消息队列(比如RabbitMQ、Kafka等)将数据库的数据同步到Elasticsearch中再进行分析处理。

【安装Elasticsearch】

前往官网 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 下载适合自己操作系统的安装包，然后解压。

目录结构：

目录	配置文件	描述
bin		可执行的脚本文件，包括启动elasticsearch，安装插件。运行统计数据等
config	elasticsearch.yml	集群配置文件，user， role based相关配置
jdk		Java运行坏境
data	path.data	数据文件，保存 ES 运行过程中需要保存的数据。
lib		Java类库
logs	path.log	日志文件
modules		包含所有ES功能模块的存放目录，如aggs、reindex、geoip、xpack、eval
plugins		包含所有已安装插件

启动：./bin/elasticsearch（直接启动） 或 ./bin/elasticsearch -d（后台启动）

浏览器输入：http://localhost:9200/

使用下面的命令启动集群： 

#启动单节点
bin/elasticsearch -E node.name=node0 -E cluster.name=geektime -E path.data=node0_data -d

#启动集群（启动几个实例，就运行几次）
bin/elasticsearch -E node.name=node0 -E cluster.name=geektime -E path.data=node0_data -d
bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E path.data=node1_data -d
bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E path.data=node2_data -d
bin/elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=geektime -E path.data=node3_data -d

#查看集群
GET http://localhost:9200
#查看nodes
GET _cat/nodes
GET _cluster/health

#退出
ps -ef | grep elasticsearch，然后kill 对应的pid

安装插件 

#查看已安装的插件
./bin/elasticsearch-plugin list

#安装国际化分析插件 analysis-icu
./bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu

#重新启动
./bin/elasticsearch

在浏览器打开：http://localhost:9200/_cat/plugins?v

 

进入 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/7.10/intro.html 可以查看指定版本的插件列表 

安装Kibana

进入 https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 下载对应版本的Kibana安装包（需要个ES版本一致），然后解压，执行 ./bin/kibana（需要先启动Elasticsearch）

访问 http://localhost:5601/app/kibana 打开Kibana控制台：

可以添加一些测试数据，点上面的“Add sample data”，然后选择“Sample data”：

然后从Dashboard中可以看到刚才添加的数据：

安装Kibana的插件和ES类似：

#查看已安装的Kibana插件
./bin/kibana-plugin list

#安装Kibana插件
./bin/kibana-plugin install plugin_location

#移除Kibana插件
./bin/kibana-plugin remove

安装Logstash

进入 https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#logstash 下载和ES相同版本的Logstash安装包，这里我下载7.1版本的。 

下载MovieLens最小测试数据集：https://grouplens.org/datasets/movielens/ ，解压Logstash安装包，并且导入Movielens的测试数据集。

也可以从这里下载：https://gitee.com/rxbook/elasticsearch-demo/tree/master

#下载与ES相同版本号的logstash，（7.1.0），并解压到相应目录
#修改movielens目录下的logstash.conf文件
#path修改为,你实际的movies.csv路径
input {
  file {
    path => "YOUR_FULL_PATH_OF_movies.csv"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "/dev/null"
  }
}

#启动Elasticsearch实例，然后启动 logstash，并指定配置文件导入数据(操作比较耗时，耐心等待)
sudo bin/logstash -f /YOUR_PATH_of_logstash.conf

数据导入中...