ElasticSearch入门

ElasticSearch学习笔记

2019-05-05  本文已影响2人  zwb_jianshu

一、ElasticSearch学习笔记

撸一门技术，必先登其官网，扒其皮，喝其血

官网地址：https://www.elastic.co/products/elasticsearch

官方中文文档地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

1.1.ElasticSearch简介

ElasticSearch是一个分布式搜索服务，提供的是一组Restful API，底层基于Lucene，采用多shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能。是目前全文搜索引擎的首选，可以快速的存储、搜索和分析海量数据，Springboot通过整合Spring Data ElasticSearch为我们提供了非常方便的检索功能支持。

1.2.ElasticSearch原始安装

系统环境

所需安装文件

elasticsearch安装方法

tar -zxvf elasticsearch-6.6.0.tar.gz -C /opt/module/ # 解压安装包


[root@localhost elasticsearch-6.6.0]# mkdir data # 创建数据文件夹（6.0自带logs文件夹）


vi elasticsearch.yml # 修改配置文件


cluster.name: my-application # 集群名称（多集群时候只需节点名称一直即可）
node.name: node-102 # 节点名称
path.data: /opt/module/elasticsearch-6.6.0/data # 数据路径
path.logs: /opt/module/elasticsearch-6.6.0/logs # 日志路径
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 192.168.1.8 # 网络地址
http.port: 9200 # 端口
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hadoop102"] # 主机名

注意：node.name可以随便取，但是一个集群中不能重复，注意path.data前不能有空格，冒号后必须有一个空格

elasticsearch常见问题解决

问题一：ERROR: bootstrap checks failed

su root
vi /etc/security/limits.conf


* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

问题二：max number of threads [1024] for user [lish] likely too low, increase to at least [2048]

vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 2048

问题三：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=655360
sysctl -p

elasticsearch启动

elasticsearch禁止使用root用户启动，需要新建一个testuser用户

[testuser@hadoop102 elasticsearch-6.6.0]$ ./bin/elasticsearch

访问地址：http://192.168.1.8:9200/

ElasticSearch插件安装

插件地址：https://github.com/zt1115798334/elasticsearch-head-master

Nodejs安装

tar -zxvf node-v10.15.1-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/


vi /etc/profile
export NODE_HOME=/opt/module/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin
source /etc/profile

elasticsearch-head-master安装

[root@hadoop102 sortware]# unzip elasticsearch-head-master.zip -d /opt/module/


[root@hadoop102 elasticsearch-head-master]# npm install grunt --save


npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org


npm install -g grunt-cli


vim Gruntfile.js


options: {
    hostname:'0.0.0.0',
    port: 9100,
    base: '.',
    keepalive: true
}


# 检查head根目录下是否存在base文件夹 没有：将 _site下的base文件夹及其内容复制到head根目录下
mkdir base
cp base/* ../base/


[root@hadoop102 module]# chown -R luokangyuan:luokangyuan elasticsearch-head-master/


[luokangyuan@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ grunt server -d


npm install grunt-contrib-clean -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-concat -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-watch -registry=https://registry.npm.taobao.org 
npm install grunt-contrib-connect -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-copy -registry=https://registry.npm.taobao.org 
npm install grunt-contrib-jasmine -registry=https://registry.npm.taobao.org


http://192.168.1.8:9100/


vi elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

1.3.ElasticSearch的docker安装

启动Docker

[root@localhost /]# systemctl start docker

搜索镜像

[root@localhost /]# docker search elasticsearch

使用镜像加速器下载

[root@localhost /]# docker pull registry.docker-cn.com/library/elasticsearch

检查是否安装成功

[root@localhost /]# docker images

启动ElasticSearch

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name ES01 5acf0e8da90b

检查是否启动

[root@localhost /]# docker ps

访问测试

http://192.168.1.14:9200/

1.4.ElasticSearch核心概念

Cluster集群

集群就是包含了多个节点，每一个节点属于哪一个集群是通过一个集群名称配置。

Node节点

集群中的一个节点，节点也存在名称，默认是随机分配一个名称，默认节点会加入到一个elasticsearch集群中。

Index索引

索引包含的是一大推相似结构的文档数据，例如我们的商品索引，订单索引等，类比于我们的数据库。

Type类型

每一个索引里面可以有一个或者多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，比如我的博客系统，一个索引，可以定义用户数据type，可以定义文章数据type，也可以定义评论数据type，类比数据库的表。

Document文档

文档是ElasticSearch中最小的数据单元，一条Document可以是一条文章数据，一条用户数据，一条评论数据，通常使用JSON数据结构来表示，每个index下的type中，存储多个document，类别数据库中的行。

Field字段

Field是ElasticSearch中的最小单位，一个document里面粗在多个Field字段，每个Field就是一个数据字段，类比数据库中的列。

mapping映射

数据如何存储在索引上，需要一个约束配置，例如数据类型，是否存储，查询的时候是否分词等等，类比数据库汇总的约束。

ElasticSearch和数据库对别

关系型数据库Mysql 非关系型数据库ElasticSearch
数据库Database 索引Index
表Table 类型Type
数据行Row 文档Document
数据列Column 字段Field
约束Schema 映射Mapping

ElasticSearch核心概念图解

image

1.5.Springboot集成ElasticSearch

Springboot默认使用Spring Data Elasticsearch模块进行操作，同时也存在另外一个操作ElasticSearch的模块，那就是jest。

使用Jest与ElasticSearch进行交互

Jest的GitHub地址：https://github.com/searchbox-io/Jest

Jest文档地址：https://github.com/searchbox-io/Jest/tree/master/jest

第一步：增加POM 文件

<dependency>
    <groupId>io.searchbox</groupId>
    <artifactId>jest</artifactId>
    <version>5.3.4</version>
</dependency>

第二步：增加ElasticSearch配置项

spring:
  elasticsearch:
    jest:
      uris: http://192.168.1.9:9200/

第三步：使用JestClient进行交互

public class Users {
    // 标示主键字段
    @JestId
    private Integer id;
    private Integer code;
    private String name;
    private String sex;
    private String age;
    private String notes;
}


@Autowired
JestClient jestClient;

@Test
public void contextLoads() {
    // 给es中保存一份文档
    Users users = new Users();
    users.setId(2);
    users.setCode(123456);
    users.setAge("87");
    users.setName("鲁班七号");
    users.setSex("男");
    users.setNotes("王者峡谷人见人想揍的小鲁班");

    // 构建一个王者荣耀的索引和英雄角色类型
    Index build = new Index.Builder(users).index("wzry").type("yxjs").build();

    try {
        jestClient.execute(build);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

@Test
public void testSeach(){
    // 测试搜索es中满足条件的数据
    String json = "{\n" +
        "    \"query\" : {\n" +
        "        \"match\" : {\n" +
        "            \"notes\" : \"峡谷小人\"\n" +
        "        }\n" +
        "    }\n" +
        "}";
    Search build = new Search.Builder(json).addIndex("wzry").addType("yxjs").build();
    try {
        SearchResult execute = jestClient.execute(build);
        System.out.println(execute.getJsonString());
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

最后测试

http://192.168.1.9:9200/wzry/yxjs/2

使用Spring Data Elasticsearch

官方文档地址：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/3.1.5.RELEASE/reference/html/

第一步：增加POM文件

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

第二步：增加配置项

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 192.168.1.9:9300
      repositories:
        enabled: true

第三步：进行数据交互

@Document(indexName = "study", type = "book")
public class Book {
    private Integer id;
    private String name;
    private String notes;
}


public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book, Integer> {
}


@Autowired
BookRepository bookRepository;

@Test
public void testSpringDataEs(){
    Book book = new Book();
    book.setId(11);
    book.setName("一个陌生女人的来信");
    book.setNotes("还不错");
    bookRepository.index(book);
}

注意：如果启动报错，可能是spring data elasticsearch和elasticsearch存在版本对应关系

版本对应参考官方文档：https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch/blob/master/README.md

spring data elasticsearch elasticsearch
3.2.x 6.5.0
3.1.x 6.2.2
3.0.x 5.5.0
2.1.x 2.4.0
2.0.x 2.2.0
1.3.x 1.5.2

版本不适配解决方法

解决办法示例：

# 安装对应版本的elasticsearch
[root@localhost /]# docker pull registry.docker-cn.com/library/elasticsearch:2.4


# 启动对应版本的elasticsearch
[root@localhost /]# docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9201:9200 -p 9301:9300 --name ES14  01e5bee1e059

我个人本次测试环境：

附录一：使用的Linux命令

附录二：CentOs7安装jdk1.8

1.上传安装文件

/opt/sortware/jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

2.解压

tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

3.重命名

mv jdk1.8.0_201 jdk1.8

4.打开系统配置文件

vi /etc/profile

5.添加环境变量

## Java
export JAVA_HOME=/opt/sortware/jdk1.8
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

6.重启配置文件

source /etc/profile

7.查看版本

java -version

附录三：CentOs7安装docker

image

附录四：常用docker命令

删除所有容器

docker rm `docker ps -a -q`

查看存在的镜像

docker images

查看所有启动的容器

docker ps -a

停止容器

docker stop

搜索仓库

docker search elasticsearch

拉取仓库

 docker pull registry.docker-cn.com/library/elasticsearch

请我喝一杯咖啡吧

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