Elasticsearch使用教程

2023-11-15

下载ES

elasticsearch的下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
ik分词器的下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
kibana可视化工具下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

注：由于es和jdk是一个强依赖的关系，所以当我们在新版本的ElasticSearch压缩包中包含有自带的jdk，但是当我们的Linux中已经安装了jdk之后，就会发现启动es的时候优先去找的是Linux中已经装好的jdk，此时如果jdk的版本不一致，就会造成jdk不能正常运行。

如果Linux服务本来没有配置jdk，则会直接使用es目录下默认的jdk，反而不会报错。
安装es8之前版本装需要JDK8及以上版本，安装es8版本则需要JDK17。

ES安装及启动

下载es后，完成解压。
双击bin目录下的【elasticsearch.bat】即可启动es，默认启动后占用9200端口
通过 http://127.0.0.1:9200/ 访问
安装ik分词器
在 es 目录中的 \plugins 目录下新建 ik 目录，然后将下载完成的 elasticsearch-analysis-ik 解压至此目录下。
完成后重启es，即可应用ik分词器。
安装可视化工具kibana 下载解压kibana，可通过修改kibana中config目录下的kibana.yml文件，配置你的es地址：
即：elasticsearch.url: “http://127.0.0.1:9200”
在kibana的bin目录下，双击kibana.bat，启动Kibana。通过浏览器访问 http://127.0.0.1:5601/app/kibana#/dev_tools/ 即可使用kibana访问es,进行后续的API测试。

使用docker安装ES

拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.7.0

docker pull kibana:7.7.0

启动镜像

docker run --name elasticsearch -d -e ES_JAVA_OPTS=“-Xms512m -Xmx512m” -e “discovery.type=single-node” -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.7.0

docker run -d -p 5601:5601 --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch docker.io/kibana:7.7.0

访问

访问http:ip:9200 回车后得到一串es配置数据,则es配置成功

访问http://ip:5601 可以正常进入Kibana，说明kibana容器启动成功。

集群配置

虚拟机的话先关防火墙

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

设置内核参数：/etc/sysctl.conf

vm.max_map_count=655360   #sysctl -p 重启生效

创建ES配置文件：

mkdir -p /data/elasticsearch/{data,logs,config,plugins}
chmod -R 777 /data/elasticsearch/data
chmod -R 777 /data/elasticsearch/logs
vi /data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

#跨域配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#集群名称
cluster.name: elasticsearch-cluster
#节点名称
node.name: node-1
#是不是有资格竞选主节点
node.master: true
#是否存储数据
node.data: true
#最大集群节点数
node.max_local_storage_nodes: 3
#网络地址
network.host: 0.0.0.0
#设置其他节点与该节点交互的IP地址
network.publish_host: 192.168.3.90
#端口
http.port: 9200
#内部节点之间沟通端口
transport.tcp.port: 9300
#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点
discovery.seed_hosts: ["192.168.3.90","192.168.3.91","192.168.3.92"]
#es7.x 之后新增的配置，初始化一个新的集群时需要此配置来选举master
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2","node-3"]

启动容器

docker run -d --name=elasticsearch   --restart=always   -p 9200:9200 -p 9300:9300   -v /data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml  -v /data/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data   -v /data/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs   -v /data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins  elasticsearch:7.7.0

#运行kibana 注意IP改成你自己的
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.3.90:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.7.0

-p 9200:9200端口映射：前表示主机部分，：后表示容器部分。
–name elasticsearch指定该容器名称，查看和进行操作都比较方便。
-v 挂载目录，规则与端口映射相同。
-d elasticsearch表示后台启动elasticsearch
plugins表示插件目录，logs表示日志，data表示节点数据

问题排查

查看集群健康

curl -XGET “http://$(hostname):9200/_cluster/health?pretty=true”

{
  "cluster_name" : "elasticsearch-cluster",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 3,
  "active_shards" : 6,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "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" : 100.0
}

检查集群状态：

curl ( h o s t n a m e ) : 9200 / c l u s t e r / s t a t s ? p r e t t y c u r l h t t p : / / (hostname):9200/_cluster/stats?pretty curl http:// (hostname):9200/cluster/stats?prettycurlhttp://(hostname):9200/_cat/nodes?v&h=http,version,jdk,disk.total,disk.used,disk.avail,disk.used_percent,heap.current,heap.percent,heap.max,ram.current,ram.percent,ram.max,master

查看最新5分钟日志

docker logs --since 5m  a13e768edb4aed7c

如何修改es内存

修改jvm.options文件：

使用kibana操作es

创建索引

PUT elasticsearch_index
{
“mappings”: {
“properties”: {
“name”: {
“type”: “text”
},
“desc”: {
“type”: “text”
}
}
}
}

查看所有索引

GET _all/_settings

添加文档

PUT elasticsearch_index/_doc/1
{
“name”:“zhang san”,
“desc”:“some things!”
}

match_all全匹配查询

GET /elasticsearch_index/_search

统计总数据条数

GET /elasticsearch_index/_count

统计总存储空间占用

GET /_cat/shards?v

查看索引基本信息

GET /_cat/indices?v

测试默认分词器

GET _analyze // ES引擎中已有standard分词器, 所以可以不指定index
{
“analyzer”: “standard”,
“text”: “There-is & a DOG
in house”
}

修改分词器

// 关闭索引:
POST elasticsearch_index/_close

// 启用English停用词token filter
PUT elasticsearch_index/_settings
{
“analysis”: {
“analyzer”: {
“my_token_filter”: { // 自定义的分词器名称
“type”: “standard”,
“stopwords”: “english”
}
}
}
}

// 打开索引:
POST elasticsearch_index/_open

根据ID修改某一条数据的某个字段

PUT /elasticsearch_index/_doc/ID
{
“name”:“验证PUT方法”
}

根据ID删除某一条数据的某个字段

DELETE /elasticsearch_index/_doc/ID

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