大数据技术之ElasticSearch（二）
ElasticSearch安装
环境要求：JDK8(最低要求)
使用Java开发，必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应
Windows下安装
1、安装
解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）
2、熟悉目录
目录结构
bin 启动文件目录
config 配置文件目录
1og4j2 日志配置文件
jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存，内容不够需要自己调整)
elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib
相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录
ik分词器
3、启动
一定要检查自己的java环境是否配置好
4.png
安装可视化界面
elasticsearch-head
使用前提：需要安装nodejs
1、下载地址
2、安装
解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）
3、启动
cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
# 访问
http://localhost:9100/
安装依赖
安装依赖
运行
运行
访问
存在跨域问题（只有当两个页面同源，才能交互）
同源（端口，主机，协议三者都相同）
存在跨域问题
开启跨域（在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加）
# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"
重启elasticsearch
再次连接
再次连接
如何理解上图：
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如果你是初学者
- 索引 可以看做 “数据库”
- 类型 可以看做 “表”
- 文档 可以看做 “库中的数据（表中的行）”
-
这个head，我们只是把它当做可视化数据展示工具，之后所有的查询都在kibana中进行
- 因为不支持json格式化，不方便
安装kibana
Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
1、下载地址:
下载的版本需要与ElasticSearch版本对应
2、安装
解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）
安装kibana
3、启动
启动
访问
localhost:5601
kibana页面
4、开发工具
（Postman、curl、head、谷歌浏览器插件）
可以使用 Kibana进行测试
开发工具
如果说，你在英文方面不太擅长，kibana是支持汉化的
5、kibana汉化
编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml，添加
i18n.locale: "zh-CN"
重启kibana
汉化成功
汉化
了解ELK
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ELK是Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。
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其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。
- 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
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Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
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Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。
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市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称 ,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。
1. 收集清洗数据(Logstash) ==> 搜索、存储(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)
流程
