elasticsearch学习笔记(一)-elasticsear

ElasticSearch

elasticsearch简介

• elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式，支持多租户的全文搜索引擎，也是数据分析引擎。

• elasticsearch是由java开发实现的。

• elasticsearch提供了REST接口和JSON文档，可以被任何编程语言调用

• elasticsearch可以进行近实时搜索和分析任何类型的数据，无论是结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。elasticsearch都可以高效地进行存储和快速搜索。

• 高性能，高可用（数据，服务），可水平扩展，易用

• 支持不同节点类型

elasticsearch的应用场景

• 在应用程序或网站上添加搜索功能

• 存储和分析日志、指标和安全事件数据

• 使用机器学习来实时自动建模数据的行为

• 使用Elasticsearch作为存储引擎来自动化业务工作流

• 使用Elasticsearch作为地理信息系统(GIS)管理、集成和分析空间信息

• 使用Elasticsearch作为生物信息学研究工具存储和处理遗传数据

elasticsearch家族

elasticsearch的生态圈

• logstash和beats用于数据抓取

• elasticsearch用于数据的存储，分析，计算

• kibana用于数据可视化

• x-pack主要是商业用途，如安全，监控，告警，图查询，机器学习等。

logstash

简介

• 开源的服务端数据处理管道，支持从不同来源采集数据，转换数据，并将数据发送到不同的存储库中。

• 最初用于日志的采集和处理。

特性

• 实时解析和转换数据

• 可扩展

  • 支持200多个插件（日志，数据库，Arcsigh，Netflow）

• 可靠性，安全性

  • logstash会通过持久化队列来保证至少将运行中的事件送达一次

  • 数据传输加密

• 监控

kibana

简介

• Kiwi fruit + Banana

• 数据可视化工具，帮助用户解开对数据的任何疑问

• 基于Logstash的工具

elk-stack.png

Beats层主要负责收集数据，可以直接存储到elastic search，也可以交给logstash进行解析过滤等处理操作，再存储到elastic search，elasticsearch就是存储引擎，提供api用于搜索数据，分析数据等操作，kibana与elasticsearch进行可视化交互。

elasticsearch的基本概念

Document

• elasticsearch是面向document的，document是一个可被索引的基础信息单元

• document会被序列化成json格式，保存在elasticsearch中

  • json对象由字段（field）组成

  • 每个字段都有对应的字段类型，如：字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型

  • json文档，格式灵活，不需要预先定义格式

  • 字段类型可以指定或者通过elasticsearch自动推算

  • 支持数据，支持嵌套json

• 每个document都有一个unique id

  • 可以自己指定id

  • elasticsearch自动生成

Document MetaData

 "_index" : "movies",
 "_type" : "_doc",
 "_id" : "37475",
 "_score" : 1.0,
 "_source" : {
 "genre" : [
 "Drama"
 ],
 "id" : "37475",
 "year" : 2005,
 "title" : "Unfinished Life, An",
 "@version" : "1"
 }
}

document metaData主要用于标注文档的相关信息

• _index: document所属的index

• _type: document所属的type，现基本都为_doc

• _id: document unique id

• _source: json文档内容

• @version: document version

• _score: 相关性打分

Index

• index是document的容器，是一类document的结合

• 每个索引都有自己的mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型

• 索引中的数据分散在Shard上，可以通过setting定义不同的数据分布

// index settings
{
 "settings":
 {
 "index":
 {
 "creation_date": "1624690171977",
 "number_of_shards": "1",
 "number_of_replicas": "1",
 "uuid": "HqFyAwvOQ8Ctfwy7Cbwz-A",
 "version":
 {
 "created": "7090299"
 },
 "provided_name": "movies"
 }
 }
}


// index mapping
{
 "mappings": {
 "_doc": {
 "properties": {
 "@version": {
 "type": "text",
 "fields": {
 "keyword": {
 "type": "keyword",
 "ignore_above": 256
 }
 }
 },
 "genre": {
 "type": "text",
 "fields": {
 "keyword": {
 "type": "keyword",
 "ignore_above": 256
 }
 }
 },
 "id": {
 "type": "text",
 "fields": {
 "keyword": {
 "type": "keyword",
 "ignore_above": 256
 }
 }
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "fields": {
 "keyword": {
 "type": "keyword",
 "ignore_above": 256
 }
 }
 },
 "year": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
 }
}

Type

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组相同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台 并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。

需要注意的是：

1. 在7.0之前，一个index可以设置多个types

2. 6.0开始，Type已经被Deprecated。7.0开始，一个索引只能创建一个Type - _doc

3. 8.0将会被彻底被废弃

Cluster

• 一个elasticsearch集群就是由一个或多个节点组织在一起， 它们共同持有你全部的数据， 并一起提供索引和搜索功能。

• 一个集群由一个唯一的名字标识， 这个名字默认就是“elasticsearch”。 不同的集群通过不同的名字来区分，可以通过配置文件修改，也可以在启动命令行中加上-E cluster.name=es_demo进行指定。

• 保证了系统的高可用性

  • 服务高可用：允许有节点停止服务

  • 数据高可用：部分节点丢失，也不会丢失数据

• 扩展性

  • 请求量/数据的不断增长（将数据分布到所有节点上）

  • 水平扩展，增加节点，节点可以通过指定某个集群的名字，来加入这个集群

• 集群的状态：

  • Green - Shard & Replica都正常分配

  • Yellow - Shard全部正常分配，Replica未能正常分配。

  • Red - 有Shard未能正常分配，例如当服务器的磁盘容量超过了85%时，去创建了一个新的索引。

# 查看集群状态
curl -i http://192.168.0.41:9200/_cluster/health

 "cluster_name": "es_demo",
 "status": "yellow",
 "timed_out": false,
 "number_of_nodes": 1,
 "number_of_data_nodes": 1,
 "active_primary_shards": 7,
 "active_shards": 7,
 "relocating_shards": 0,
 "initializing_shards": 0,
 "unassigned_shards": 1,
 "delayed_unassigned_shards": 0,
 "number_of_pending_tasks": 0,
 "number_of_in_flight_fetch": 0,
 "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
 "active_shards_percent_as_number": 87.5
}

Node

• 节点是一个elasticsearch实例，其本质也是一个java进程，一台服务器上可以运行多个elasticsearch进程，通过修改port，可以实现，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个elasticsearch实例。

• 每个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动的时候在命令行中加上-E node.name=node1指定

• 每个节点在启动后，会分配一个unique id,保存在data目录下。

• 节点的分类有很多，不同的节点类型都有着不同的作用。

  • master node & master-eligible node

  • data node & coordinating node

  • Hot & warm node

  • machine learning node

  • tribe node

• 开发环境中一个节点可以承担多个角色，但是在生产环境中，应该设置单一的角色节点(dedicated node)

节点类型	配置参数	默认值
master-eligible node	node.master	true
data node	node.data	true
ingest	node.ingest	true
coordinating only	无	每个节点默认都是coordinating node。设置其他类型全部为false。
machine learning	node.ml	true(enable x-pack)

Master Node & Master-eligible Nodes

• 每个节点启动后，默认就是一个master eligible node。可以通过配置文件设置node.master: false禁止。

• master eligible node 可以参加选主流程，成为master node。

• 当第一个节点启动的时候，它会将自己选举成master node。

• 每个node上都保存了集群的状态，只有master node才能修改集群的状态信息

  • cluster state，维护了一个集群中的必要信息

    • 所有的node信息

    • 所有的索引和其相关的mapping与setting信息

    • 分片的路由信息

  • 任意节点都能修改信息会导致数据的不一致性

Data Node & Coordinating Node

• 可以保存数据的节点，叫做data node。负责保存分片数据，在数据扩展上起到了至关重要的作用。

• Coordinating node负责接受client的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起。

• 每个节点默认都起到了coordinating node的职责。

Hot & Warm Node

• 不同硬件配置的data node，可以用来实现hot & warm架构，降低集群部署的成本。

Machine Learning Node

• 负责跑ml的job，用来做异常检测。

Tribe Node

• Tribe node 连接到不同的es集群，并且支持将这个集群当成一个独立的集群处理。

Shard & Replica

• Shard，用于解决数据水平扩展的问题。通过分片，可以将数据分布到集群内的所有节点上。

  • 一个分片是一个运行的lucene的实例

  • 分片数在索引创建的时候通过number_of_shards指定，后续不允许修改，除非reindex

• Replica，用于解决数据高可用的问题，是分片的拷贝。

  • Replica数可以动态调整，通过number_of_replicas指定

  • 增加replica，还可以在一定程度上提高服务的高可用性。

• 对于生产环境中的分片的设定，需要提前做好容量规划

  • 分片数设置的过小

    • 导致后续无法增加节点实现水平扩展

    • 单个分片的数据量太大，导致数据重新分配耗时。

  • 分片数设置的过大，默认主分片设置成1，解决了over-sharding的问题

    • 影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性。

    • 单个节点上过多的分片，会导致资源的浪费，同时也会影响性能。

elasticsearch vs rdbms

RDBMS	ElasticSearch
Table	Index
Row	Document
Column	Field
Schema	Mapping
SQL	DSL

elasticsearch高性能的全文检索，不支持事务，不支持JOIN