Elasticearch 安装 基础介绍 （一）

1 介绍

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于==全文搜索==、==结构或搜索==、==分析==以及将这三者混合使用

搜索纠错、实时反馈

2 ELK安装

环境：

• JDK1.8 最低要求
• Java开发、ElasticSearch的版本和我们之后对应的Java的核心jar包。

官网：https://www.elastic.co/cn

下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-6-2

==我们在windows下演示==

ELK三剑客，解压即用：

• Nodejs
• python2

2.1 Elasticearch安装

2.1.1 windows 安装

bin 启动文件
config 配置文件
    log4j2             日志配置文件
    jvm.options    java 虚拟机相关配置
    elasticsearch.yml elasticsearch配置文件 默认9200端口！有跨域问题
lib         相关jar包
logs     日志
modules 功能模块
plugubs 插件  ik分词

启动：
bin/elasticsearch.bat

访问测试
http://127.0.0.1:9200/

{
  "name" : "USERMIC-AQENDNF",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "SgT0Xh5-QvCHBwjnrlMhOw",
  "version" : {
    "number" : "7.6.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
    "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

2.1.2 linxu安装

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.2-linux-x86_64.tar.gz

2.2 可视化界面 elasticsearch-head

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

1、配置elasticsearch

解决跨域问题：elasticsearch-7.6.2\config\elasticsearch.yml

文件尾部添加如下代码

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

2、启动elasticsearch-head

docker build -t elk-head .

2.3 安装 Kibana

官网：https://www.elastic.co/cn/kibana/

==Kibana版本要和ES一致==

1、启动

http://localhost:5601

2、汉化
国际化文件x-pack\plugins\translations\translations\zh-CN.json
修改配置：config/ kibana.yml
116行

i18n.locale: "zh-CN"

3 docker部署elk

docker命令：https://vitcloud.blog.csdn.net/article/details/122652560
下载：
https://github.com/deviantony/docker-elk/tree/release-7.x

http://localhost:9200/
http://localhost:5601/

3.1 基本配置

1. 启动

docker-compose up

默认用户名、密码
user: elastic
password: changeme

2 为内置用户初始化密码

docker-compose exec -T elasticsearch bin/elasticsearch-setup-passwords auto --batch

Changed password for user apm_system
PASSWORD apm_system = 40iHqszWXZuBHJUAO2rO

Changed password for user kibana_system
PASSWORD kibana_system = Mld3fRmxEmJy5mLwhbc2

Changed password for user kibana
PASSWORD kibana = Mld3fRmxEmJy5mLwhbc2

Changed password for user logstash_system
PASSWORD logstash_system = FEwag4dLfVJS6cVVZemn

Changed password for user beats_system
PASSWORD beats_system = S6L29ErIA3jigEQLTvnW

Changed password for user remote_monitoring_user
PASSWORD remote_monitoring_user = 7zWztQAFCoWytAA9VCDm

Changed password for user elastic
PASSWORD elastic = EtWvHc8lGh05YS7vS1mq

3 取消设置引导密码（可选）

docker-compose.yml

ELASTIC_PASSWORD

4 替换密码
kibana/config/kibana.yml

elasticsearch.username: elastic
elasticsearch.password: EtWvHc8lGh05YS7vS1mq

logstash/config/logstash.yml

xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
xpack.monitoring.elasticsearch.password: EtWvHc8lGh05YS7vS1mq

logstash/pipeline/logstash.conf

output {
    elasticsearch {
        hosts => "elasticsearch:9200"
        user => "elastic"
        password => "EtWvHc8lGh05YS7vS1mq"
        ecs_compatibility => disabled
    }
}

重启服务

docker-compose restart kibana logstash

3.2 安装插件

1. 命令安装
在Dockerfile添加下面格式命令

RUN elasticsearch-plugin install analysis-icu

2. 手动安装

进入容器

docker exec -it e40bd5ee5f42 /bin/bash

宿主机解压好后，想容器复制插件

docker cp /usr/local/ik/ 容器名:/usr/share/elasticsearch/plugins

docker cp /usr/local/ik/ docker-elk_elasticsearch_1:/usr/share/elasticsearch/plugins

重启容器

docker restart 41e4c48f216c

4 ES核心概念

1. 索引
2. 字段类型(mapping)
3. 文档

==集群、节点、索引、类型、文档、分片、映射是什么？==
elesticsearch是面向文档，关系行数据库和delecticsearch客观的对比

物理设计：
eleasticsearch在后台把每个索引分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

文档

elasticsearch是面向文档的，name就意味着索引和搜索数据的做小单位是文档，在elasticsearch中，文档有以下几个重要属性。

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value
• 可以使层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的。
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们指导关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

类型
映射类型

name: string test
birt: date

索引
就是数据库

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程，节点可以有多个索引
如果创建索引，那么有5个分片（primary shard，又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本（replic shard, 又称复制分片）

一个分片是一个Lucene索引

倒排索引

elesticsearch使用的是一种称为倒排索引的机构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个次，都有一个包含它的文档列表。
例如，现有两个文档，每个文档包含如下内容：

study every day, good good up to forever    # 文档1
Tto forever, study erery day    # 文档2

如果要搜索含有python标签的文章，那相对于查找的所有原始数据而言，查找倒排

5 IK分词器插件

什么事IK分词器？

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词。

IK提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word，其中ik_smart为最少的切分，ik_max_word为最细力度划分。

1. 安装
注意版本
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

查看已加载的插件
elasticsearch-plugin.bat

elasticsearch-plugin list

# 最少切分
GET _analyze
{
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "人民教育出版社"
}

# 最细力度划分：可能所有组合
GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "人民教育出版社"
}

5.1 增加自己的配置

elasticsearch-analysis-ik-7.17.0confi/IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict">my.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords"></entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

my.dic

有勇气的牛排

重启

docker restart 41e4c48f216c

学习地址：狂神说
https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq