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  • Elasticsearch介绍和安装

    简介

    Elastic

    Elastic官网:https://www.elastic.co/cn/

    Elasticsearch介绍和安装插图

    Elastic有一条完整的产品线及解决方案:Elasticsearch、Kibana、Logstash等,前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

    Elasticsearch介绍和安装插图(2)

    Elasticsearch

    Elasticsearch官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

    Elasticsearch介绍和安装插图(4)

    如上所述,Elasticsearch具备以下特点:

    • 分布式,无需人工搭建集群(solr就需要人为配置,使用Zookeeper作为注册中心)
    • Restful风格,一切API都遵循Rest原则,容易上手
    • 近实时搜索,数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

    版本

    目前Elasticsearch最新的版本是6.3.1,我们就使用6.3.0,需要虚拟机JDK1.8及以上

    Elasticsearch介绍和安装插图(6)

    安装和配置

    为了模拟真实场景,我们将在linux下安装Elasticsearch。

    新建一个用户

    出于安全考虑,elasticsearch默认不允许以root账号运行。

    创建用户:

    useradd zerol

    设置密码:

    passwd 123456

    切换用户:

    su zerol

    上传安装包,并解压

    我们将安装包上传到:/home/zerol目录

    解压缩:

    tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

    我们把目录重命名:

    mv elasticsearch-6.2.4/ elasticsearch

    Elasticsearch介绍和安装插图(8)

    进入,查看目录结构:

    Elasticsearch介绍和安装插图(10)

    修改配置

    我们进入config目录:cd config

    需要修改的配置文件有两个:

    Elasticsearch介绍和安装插图(12)

    jvm.options

    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

    修改elasticsearch.yml 文件

    vim elasticsearch.yml

    修改数据和日志目录:

    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 data
    mkdir logs

    Elasticsearch介绍和安装插图(14)

    修改绑定的ip:

    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

     

    运行

    进入elasticsearch/bin目录,可以看到下面的执行文件:

    Elasticsearch介绍和安装插图(16)

    然后输入命令:

    ./elasticsearch

    发现报错了,启动失败:

    错误1:内核过低

    Elasticsearch介绍和安装插图(18)

    我们使用的是centos6,其linux内核版本为2.6。而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:

    Elasticsearch介绍和安装插图(20)

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

    我们用的是zerol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!

    Elasticsearch介绍和安装插图(22)

    可以看到绑定了两个端口:

    • 9300:集群节点间通讯接口
    • 9200:客户端访问接口

    我们在浏览器中访问:http://192.168.56.101:9200

    Elasticsearch介绍和安装插图(24)

    安装kibana

    什么是Kibana?

    Elasticsearch介绍和安装插图(26)

    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

    Elasticsearch介绍和安装插图(28)

    解压到特定目录即可

    配置运行

    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://localhost:9200"

    运行

    进入安装目录下的bin目录:

    Elasticsearch介绍和安装插图(30)

    双击运行:

    Elasticsearch介绍和安装插图(32)

    发现kibana的监听端口是5601

    我们访问:http://127.0.0.1:5601

    Elasticsearch介绍和安装插图(34)

    控制台

    选择左侧的DevTools菜单,即可进入控制台页面:

    Elasticsearch介绍和安装插图(36)

    在页面右侧,我们就可以输入请求,访问Elasticsearch了

    Elasticsearch介绍和安装插图(38)

    安装ik分词器

    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

    github地址为:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

    安装

    上传课前资料中的zip包,解压到Elasticsearch目录的plugins目录中:

    Elasticsearch介绍和安装插图(40)

    使用unzip命令解压:

    unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer

    然后重启elasticsearch:

    Elasticsearch介绍和安装插图(42)

    .测试

    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
        }
      ]
    }
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