Elasticsearch教程部署使⽤
Elasticsearch 是什么？
Elasticsearch 是⼀个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适⽤于包括⽂本、数字、地理空间、结构化和⾮结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发⽽成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年⾸次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性⽽闻名，是 Elastic Stack 的核⼼组件；Elastic Stack 是⼀套适⽤于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源⼯具。⼈们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），⽬前 Elastic Stack 包括⼀系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可⽤来向 Elasticsearch 发送数据。
Elasticsearch 的⽤途是什么？
Elasticsearch 在速度和可扩展性⽅⾯都表现出⾊，⽽且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可⽤于多种⽤例：应⽤程序搜索
⽹站搜索
企业搜索
⽇志处理和分析
基础设施指标和容器监测
应⽤程序性能监测
mysql下载jar包
地理空间数据分析和可视化
安全分析
业务分析
Elasticsearch 的⼯作原理是什么？
原始数据会从多个来源（包括⽇志、系统指标和⽹络应⽤程序）输⼊到 Elasticsearch 中。数据采集指在 Elasticsearch 中进⾏索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，⽤户便可针对他们的数据运⾏复杂的查询，并使⽤聚合来检索⾃⾝数据的复杂汇总。在 Kibana 中，⽤户可以基于⾃⼰的数据创建强⼤的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进⾏管理。
Elasticsearch 索引是什么？
Elasticsearch 索引指相互关联的⽂档集合。Elasticsearch 会以 JSON ⽂档的形式存储数据。每个⽂档都会在⼀组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、⽇期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建⽴联系。
Elasticsearch 使⽤的是⼀种名为倒排索引的数据结构，这⼀结构的设计可以允许⼗分快速地进⾏全⽂本搜索。倒排索引会列出在所有⽂档中出现的每个特有词汇，并且可以到包含每个词汇的全部⽂档。
在索引过程中，Elasticsearch 会存储⽂档并构建倒排索引，这样⽤户便可以近实时地对⽂档数据进⾏搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON ⽂档，也可更改特定索引中的 JSON ⽂档。
Logstash 的⽤途是什么？
Logstash 是 Elastic Stack 的核⼼产品之⼀，可⽤来对数据进⾏聚合和处理，并将数据发送到 Elasticsearch。Logstash 是⼀个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进⾏充实和转换。
Kibana 的⽤途是什么？
Kibana 是⼀款适⽤于 Elasticsearch 的数据可视化和管理⼯具，可以提供实时的直⽅图、线形图、饼状图和地图。Kibana 同时还包括诸如 Canvas 和 Elastic Maps 等⾼级应⽤程序；Canvas 允许⽤户基于⾃⾝数据创建定制的动态信息图表，⽽ Elastic Maps 则可⽤来对地理空间数据进⾏可视化。
为何使⽤ Elasticsearch？
**Elasticsearch 很快。**由于 Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建⽽成的，所以在全⽂本搜索⽅⾯表现⼗分出⾊。Elasticsearch 同时还是⼀个近实时的搜索平台，这意味着从⽂档索引操作到⽂档变为可搜索状态之间的延时很短，⼀般只有⼀秒。因此，Elasticsearch ⾮常适⽤于对时间有严苛要求的⽤例，例如安全分析和基础设施监测。
**Elasticsearch 具有分布式的本质特征。**Elasticsearch 中存储的⽂档分布在不同的容器中，这些容器称为分⽚，可以进⾏复制以提供数据冗余副本，以防发⽣硬件故障。Elasticsearch 的分布式特性使得它可以扩展⾄数百台（甚⾄数千台）服务器，并处理 PB 量级的数据。
**Elasticsearch 包含⼀系列⼴泛的功能。**除了速度、可扩展性和弹性等优势以外，Elasticsearch 还有⼤量强⼤的内置功能（例如数据汇总和索引⽣命周期管理），可以⽅便⽤户更加⾼效地存储和搜索数据。
**Elastic Stack 简化了数据采集、可视化和报告过程。**通过与 Beats 和 Logstash 进⾏集成，⽤户能够在向 Elasticsearch 中索引数据之前轻松地处理数据。同时，Kibana 不仅可针对 Elasticsearch 数据提供实时可视化，同时还提供 UI 以便⽤户快速访问应⽤程序性能监测 (APM)、⽇志和基础设施指标等数据。
Elasticsearch特点
1. ⽀持分布式集
可以作为⼀个⼤型分布式集（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
2. ⽀持将全⽂检索、数据分析以及分布式
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）
3. 开箱即⽤的，⾮常简单
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
4. 不⽀持事务，还有各种联机事务型的操作
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）；
5. 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，提供了数据库所不不能提供的很多功能
Elasticsearch的基本概念
**1) Near Realtime(NRT)  *近实时，es从数据写⼊到数据被搜索到有⼀个延时（⼤概1秒），基于es执⾏的搜索和分析可以达到妙级
(2) Cluster: 集，包含多个节点，每个节点属于哪个集是通过⼀个配置（集名称）来决定，节点可以分散到各个机器上。
**(3) Node：**节点，集中的⼀个节点，如果默认启动1个或者多个节点，那么他们⾃动组成⼀个集。⼀个elasticsearch实例即就是⼀个节点。每个节点可以有多个shard，但是primary shard和对应replica shard 不能在同⼀个节点上。
**(4)document：**⽂档，es中最⼩的数据单元，有json串组成，⾥⾯包含多个field，每个field即是⼀个数据字段。
**(5)index：**索引，包含⼀堆具有相似结构的⽂档数据，⼀个索引默认有5个primary shard，⼀个primary shard 对应⼀个replica shard，即（5个primary shard 和5个replica shard。
**(6)type：**类型，每个索引有⼀个或者多个type，type是index中的⼀个逻辑数据分类，⼀个type下的document，应该都有相同field
安装Elastcsearch
jdk1.8以上
ES选择哪个版本?
ELK es logstash kibana ik分词器 head插件
es是⼀个⾮关系型数据库，和redis是⼀样的
redis是⼀个键值对的数据库
但是es是⼀个⽂档类型的数据库
版本对应
到相互对应的版本
下载Elastsearch
下载KiBana
Kibana 是⼀款适⽤于 Elasticsearch 的数据可视化和管理⼯具，可以提供实时的直⽅图、线形图、饼状图和地图。Kibana 同时还包括诸如 Canvas 和 Elastic Maps 等⾼级应⽤程序；Canvas 允许⽤户基于⾃⾝数据创建定制的动态信息图表，⽽ Elastic Maps 则可⽤来对地理空间数据进⾏可视化。⽹址

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。