代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个重要概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一 个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
可以在创建索引库的时候指定
– curl -XPUT ‘node01/test1/’ -d’{“settings”:{“number_of_shards”:3}}’
默认是一个索引库有5个分片
– number_of_shards: 5
代表索引副本，es可以给索引设置副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
可以在创建索引库的时候指定
– curl -XPUT ‘node01:9200/test2/’ -d’{“settings”:{“number_of_replicas”:2}}’
默认是一个分片有1个副本 (总共有两片)
– number_of_replicas: 1
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的 s3云存储服务。
如果需要将数据落地到hadoop的hdfs需要先安装插件 elasticsearch/elasticsearch-hadoop 。
代表es的自动发 现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
如果是不同网段的节点如何组成es集群 ：
禁用自动发现机制
– discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
设置新节点被启动时能够发现的主节点列表
– discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“192.168.1.191", " 192.168.1.192"]
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、 memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
例如：分片数量，副本数量；
[root@node01 ~]# curl -XGET http://node01:9200/mydoc/_settings?pretty
{
"mydoc" : {
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1548425875227",
"number_of_shards" : "5",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "8gT7jufeSp6q6789LRuBNA",
"version" : {
"created" : "2040599"
}
}
}
}
}
curl -XPUT http://node01:9200/helloword/ -d '{
"settings":
{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":2
}
}'
Mapping 是对索引库中索引的字段名称及其数据类型进行定义，类似于关系数据库中表建立时要定义字段名及其数据类型那样，(和solr中的schme类似)不过es 的mapping比数据库灵活很多，它可以动态添加字段。一般不需要要指定 mapping都可以，因为es会自动根据数据格式定义它的类型，如果你需要对某些字段添加特殊属性（如：定义使用其它分词器、是否分词、是否存储等），就必须手动添加mapping。
查询索引库的mapping信息
curl -XGET http://node01:9200/mydoc/employee/_mapping?pretty
[root@node01 ik]# curl -XGET http://node01:9200/mydoc/employee/_mapping?pretty
{
"mydoc" : {
"mappings" : {
"employee" : {
"properties" : {
"about" : {
"type" : "string"
},
"address" : {
"type" : "string"
},
"age" : {
"type" : "long"
},
"first_name" : {
"type" : "string"
},
"last_name" : {
"type" : "string"
}
}
}
}
}
}
mappings修改字段相关属性
– 例如：字段类型，使用哪种分词工具。
@Before
public void client() throws UnknownHostException, IllegalAccessException, InstantiationException {
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
// 1. 设置集群名称，默认是elasticsearch
map.put("cluster.name", "myes");
Settings.Builder settings = Settings.builder().put(map);
// 2. 通过TransportClient这个接口，我们可以不启动节点就可以和es集群进行通信
client = TransportClient.builder().settings(settings).build();
// 3. 设置es集群机器的ip地址及通讯端口
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node01"), 9300));
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node02"), 9300));
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("node03"), 9300));
}
/**
* 创建索引库
*/
@Test
public void createIndexBase() {
// 1. 设置索引库名称
IndicesExistsResponse actionGet = client.admin().indices().prepareExists("test").execute().actionGet();
// 2. 判断是否存在
if (actionGet.isExists()) {
System.out.println("test索引库已存在。。");
client.admin().indices().prepareDelete("test").execute();
}
Map<String, String> map = new HashMap<>();
// 3. 设置索引库的副本数于分片数
map.put("number_of_replicas", "2");
map.put("number_of_shards", "3");
// 4. 执行创建
client.admin().indices().prepareCreate("test").setSettings(map).execute();
}
/**
* 添加索引
*/
@Test
public void addIndex() {
// 1. 创建map形式的数据
HashMap<String, Object> hashMap = new HashMap<String, Object>();
hashMap.put("name", "bin");
hashMap.put("age", 28);
hashMap.put("gender", "male");
hashMap.put("describe", "lyp is good");
// 2. 这里指定 id 添加索引
// IndexResponse response = client.prepareIndex("test", "employee", "79").setSource(hashMap).execute()
// .actionGet();
// 3. 这里未指定 id ，则系统会随机生成id
IndexResponse response1 = client.prepareIndex("test", "employee").setSource(hashMap).execute().actionGet();
System.out.println(response1.getId());//打印随机生成的id
}
输出：
gender ->male
name ->bin
describe ->lyp is good
age ->28
/**
* 更新
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void update() throws Exception {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index("test");
updateRequest.type("employee");
updateRequest.id("79");
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
// 对没有的字段添加, 对已有的字段更新
map.put("age", "25");
map.put("date", "2018-01-01");
updateRequest.doc(map);
// updateRequest.doc(
// XContentFactory.jsonBuilder()
// .startObject()
// // 对没有的字段添加, 对已有的字段更新
// .field("age", "26")
// .field("city", "shanghai")
// .endObject());
client.update(updateRequest);
}
/**
* 查询
*/
@Test
public void search() {
//指定从test,mydoc索引库里查询
SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch("test", "mydoc");
//指定从employee,ikType,blog,这三个type里面查询
builder.setTypes("employee", "ikType", "blog");
//设置分页,从第0个开始，返回3个。
builder.setFrom(0);
builder.setSize(3);
String key = "bin";
//设置从name和content字段里查询
builder.setQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(key, "name", "content","first_name"));
builder.addSort("age", SortOrder.DESC); //设置排序字段，默认的话会根据相关性打分。
// builder.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("age").from(24).to(28)); 设置过滤
// 开始查询。
SearchResponse searchResponse = builder.get();
//获取查询的返回信息
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
//一共有多少个符合条件的查询结果
System.out.println("总共查询到了：" + hits.getTotalHits());
//获取查询到的结果数组
SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
for (SearchHit searchHit : hits2) {
System.out.println("分数：" + searchHit.getScore());
Map<String, Object> source = searchHit.getSource();
System.out.println("id ->" + searchHit.getId());
System.out.println("index -> " + searchHit.index());
for (String s : source.keySet()) {
System.out.println(s + "->" + source.get(s));
}
System.out.println("--------");
}
}