ElasticSearch集群安装及Java客户端使用

1、传统模式安装

1.1 ElasticSearch安装

下载Es安装包

ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html

1.2 ES图形化管理界面安装

1. 下载head https://github.com/mobz/elasticsearch-head
2. 下载Node.js https://nodejs.org/en/download ​ 安装完成 在cmd窗口执行node -v查看node.js的版本号 检查是否安装成功
3. 安装grunt

通过node.js的包管理器npm安装grunt为全局，grunt是基于Node.js的项目构建工具

npm install -g grunt-cli

4）执行 npm install （不执行该命宁 使用grunt server命令会报错）

npm install

5）elasticsearch-head解压目录下打开命宁窗口

执行 grunt server 启动服务

访问http://localhost:9100 （elasticsearch-head服务端口）

6、配置ElasticSearch跨域访问 修改 config/elasticsearch.yml 文件

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

需要重启ES服务

7、在head页面输入链接的ElasticSearch地址，点击连接按钮

2 容器化安装

2.1 ElasticSearch安装

这里使用docker+docker compose 搭建Elasticsearch集群

2.1.1 环境准备

docker、docker-compose环境安装，参考官网安装:https://docs.docker.com/compose/install/

运行：

#docker安装
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh
 
#docker-compose安装
curl -L 
https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` 
> /usr/local/bin/docker-compose
 
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
 
#查看安装结果
docker-compose -v

2.1.2 创建elasticsearch数据、日志存放目录

#创建数据/日志目录 这里我们部署3个节点
mkdir /root/app/elasticsearch/data/{node0,node1,node2} -p
mkdir /root/app/elasticsearch/logs/{node0,node1,node2} -p
cd /root/app/elasticsearch
#权限
chmod 0777 data/* -R && chmod 0777 logs/* -R
 
#防止JVM报错
echo vm.max_map_count=262144 >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

2.1.3 基于elasticsearch的官方镜像，制作一个集成了IK分词器的新镜像

Es默认的分词器，在中文的分词上并不友好，会将语句每个字进行分词作为索引，所以在使用Term关键字查询的时候多个汉字无法命中文档。这个时候就需要一个合理的分词规则，将一个完整的语句划分为多个比较复合表达逻辑的独立的词条。IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器,所以这里将IK分词器集成到elasticsearch中。集成IK分词器有两种方式：

方式一： 执行docker exec命令进入容器，下载IK分词器zip包https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases，然后解压复制到elasticsearch的插件目录,然后重启容器即可，但是这样需要在集群里的每个容器都执行一遍，后续容器销毁了，创建新的容器还需要重复来一遍，费事费力，果断放弃。

方式二： 基于elasticsearch的官方镜像，制作一个集成了IK分词器的新镜像，这样后续只要基于这个新镜像创建的新容器就自带了IK分词器，这里需要注意，由于elasticsearch每次版本变动比较大，所以在集成IK分词器时要注意版本对应

2.1.3.1 编写DockerFile

FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.0
#作者
MAINTAINER GongLJ >
RUN sh -c '/bin/echo -e "y" | /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip'

2.1.3.2 构建镜像

docker build --tag=elasticsearch-ik-custom:7.4.0 .

2.1.4 创建docker-compose编排文件

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch-ik-custom:7.4.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - http.cors.enabled=true
      - http.cors.allow-origin=*
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - ./data/node0:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./logs/node0:/usr/share/elasticsearch/logs
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch-ik-custom:7.4.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - http.cors.enabled=true
      - http.cors.allow-origin=*
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - ./data/node1:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./logs/node1:/usr/share/elasticsearch/logs
    networks:
      - elastic
es03:
    image: elasticsearch-ik-custom:7.4.0
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - http.cors.enabled=true
      - http.cors.allow-origin=*
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - ./logs/node2:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./logs/node2:/usr/share/elasticsearch/logs
    networks:
      - elastic

networks:
  elastic:
    driver: bridge

参数说明：

• 集群名称：cluster.name=es-docker-cluster
• 节点名称：node.name=es01
• 是否可作为主节点：node.master=true
• 是否存储数据：node.data=true
• 锁定进程的物理内存地址避免交换（swapped）来提高性能：bootstrap.memory_lock=true

2.1.4 创建并启动服务

#启动
docker-compose up -d
#查看
docker-compose ps

2.1.5 安装Head插件

可参考我的博客：博客地址 CSDN地址

ElasticSearch的相关概念

1 概述

Elasticsearch是面向文档（document oriented）的，这意味着它可以存储整个对象或文档（ducoment)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之能搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据)进行索引、排序、过滤。Elasticsearch比传统关系型数据库如下。

关系型数据库 -> Databases -> Tables -> Rows -> Colums

ElasticSearch -> Indices -> Types ->Documents -> Fields 

2 ElasticSearch的核心概念

2.1 索引 index

一个索引就是有相似特征的文档集合，比如用户数据索引、订单数据索引、商品数据索引。

一个索引由一个全为小写字母的名字标识，我们在对应这个索引文档中进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个群集中可以定义任意多个索引。

2.2 类型type

在一个索引中，你可以定义一个或多个类型，一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型，比如说，我们订单数据索引中我们把订单信息作为一个类型，订单相关的物流信息做为一个类型。

2.3 字段field

相当于是数据表的字段，对文档根据不同的属性进行的分类标识

2.4 映射 mapping (表结构)

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其他的就是处理es里面的数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立隐射才能对性能更好。

2.5 文档 document

一个文档是一个可被索引的基础单元。文档以JSON格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。

在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。

ElasticSearch基本操作

1 ElasticSearch语法

mapping字段详解

type 可选类型

2 通过HTTP请求创建

2.1 仅创建索引

请求方式选择 PUT

请求链接在URL一级目录输入需要创建的索引

比如我们船舰一个shop的索引

http://127.0.0.1:9200/shop

2.2 创建索引的同时创建mapping 以及分片复制参数

​ 传入body参数执行

{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1,
    "refresh_interval": "30s"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "shopid": {
        "type": "text",
        "store": false,
        "index": true
      },
      "shopname": {
        "type": "text",
        "store": false,
        "index": true
      },
      "shopdesc": {
        "type": "text",
        "store": false,
        "index": true
      }
    }
  }
}

postman截图

4.2.3 删除索引库

请求方式选择Delete

请求链接如：http://127.0.0.1:9200/shop 删除shop索引

4.2.3 向索引库中添加文档

请求方式选 POST

单条插入：

请求url : http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/1 (索引/"_doc"/文档id)

​ 或者http://127.0.0.1:9200/shop/_doc

文档id为Es中的文档主键id，不指定的情况下Es会给我们生成一个唯一的随机字符串，如 BU7pG24Bm2YrPBUaN0wD

{
	"shopid":"1234",
	"shopname":"你的小店",
	"shopdesc":"你的小店，只为喂饱你的胃"
}

postman截图

批量添加：

请求url： http://127.0.0.1:9200/shop/_bulk

{ "index":{} }
{ "shopid":"1234656","shopname":"fox" ,"shopdesc":"亲承5为自己生下5个孩子 此前12个" }
{ "index":{} }
{ "shopid":"1234657","shopname":"乒联" ,"shopdesc":"国际乒联奥地利公开赛正赛展开" }
{ "index":{"_id":"iikdjsd"} }
{ "shopid":"1234658","shopname":"纷纷两连败" ,"shopdesc":"两连败+二当家伤停再遭困境 考验欧文.." }
{ "index":{"_id":"iik3325"} }
{ "shopid":"1234659","shopname":"纷纷返回" ,"shopdesc":"33+9+4+5误！这是最乔治！黑贝最.." }

index可以指定参数，比如指定id，不指定则默认生成id

postman截图：

4.2.3 删除文档

请求方式选择Delete

请求url : http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/1 (索引/"_doc"/文档id)

4.2.4 查询文档

请求方式选择Get

请求url : http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/1 (索引/"_doc"/文档id)

4.2.5 修改文档

请求方式选择POST

请求url : http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/1 (索引/"_doc"/文档id)

 {
	"shopname":"fox"		
}

4.2.6 根据关键词查询文档

请求方式选择Get

请求url http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/_search (索引/"_doc"/"_search")

请求参数query、term为固定命宁，shopdesc为指定在哪个字段查询什么关键字（支持什么样的关键字查询取决于mapping里指定的分析器，比如单个字为索引、分词索引，之前测试的语句都是标准分词，以单个字为索引，所以查询的时候只支持一个汉字，如果输入多个则查询不到数据）

{
  "query": {
    "term": {
      "shopdesc": "店"
    }
  }
}

postman截图

4.2.7 queryString查询

queryString是讲输入参数进行分词然后去索引库中检索。

请求方式选择Get

请求url http://127.0.0.1:9200/shop/_doc/_search

请求参数

{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "shopname",
      "query": "小店"
    }
  }
}

postman截图

4.2.8 分页查询

ElasticSearch IK中文分词器

1 什么是分词器？为什么要分词器？

在上面的学习例子中我们使用的是Es默认的分词器，在中文的分词上并不友好，会将语句每个字进行分词作为索引，所以在使用Term关键字查询的时候多个汉字无法命中文档。这个时候就需要一个合理的分词规则，将一个完整的语句划分为多个比较复合表达逻辑的独立的词条。

分词器包含三个部分：

• character filter：分词之前的预处理，过滤掉HTML标签、特殊符号转换（例如，将&符号转换成and、将|符号转换成or）等。
• tokenizer：分词
• token filter：标准化

2 ElasticSeach内置分词器

standard分词器：（默认的）它将词汇单元转换成小写形式，并去掉停用词（a、an、the等没有实际意义的词）和标点符号，支持中文采用的方法为单字切分（例如，‘你好’切分为‘你’和‘好’）。

simple分词器：首先通过非字母字符来分割文本信息，然后将词汇单元同一为小写形式。该分析器会去掉数字类型的字符。

Whitespace分词器：仅仅是去除空格，对字符没有lowcase（大小写转换）化，不支持中文；并且不对生成的词汇单元进行其他的标准化处理。

language分词器：特定语言的分词器，不支持中文。

3 IK分词器

3.1 IK分词器简介

IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器，提供了两种分词模式：ik_smart （智能模式）和ik_max_word （细粒度模式）

输入数据

数据：IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。 

智能模式效果：

ik  analyzer  是  一个  结合  词典  分词  和  文法  分词  的  中文  分词  开源  工具包  它  使  用了  全新  的  正向  迭代  最  细粒度  切分  算法 

细粒度模式：

ik  analyzer  是  一个  一  个  结合  词典  分词  和文  文法  分词  的  中文  分词  开源  工具包  工具  包  它  使用  用了  全新  的  正向  迭代  最  细粒度  细粒  粒度  切分  切  分  算法 

3.2 使用ElasticSearch中的 analyze 测试Ik分词效果

请求方式 post

请求url http://127.0.0.1:9200/_analyze

请求参数：

{
	"analyzer":"ik_smart",
	"text":"我们是一群牛逼的程序员"
}

输出效果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我们",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "一群",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "牛",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "逼",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "的",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "程序员",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 11,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    }
  ]
}

ElasticSearch集群

1 集群 cluster

一个集群就是一个或多个节点组织在一起，他们共同持有整个库的数据，并在一起提供索引和搜索功能，一个集群由一个唯一的名字表示。所有节点通过这个集群名字，来进入这个集群。

2 节点node

一个节点是由集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的。一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。

3 分片和复制 shard & replicas

分片：

一个索引可以存储超过单个节点硬件限制的大量数据，比如说一个索引具有10亿文档，占据1T的磁盘空间，而任意一个节点都没有这样大的一个磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢了，为了解决这个问题，ElasticSearch提供了将索引划分为多份的能力，每一份就叫做一个分片。当建立一个索引的时候，可以指定想要分配的分片数量。每个分片本身也是一个功能晚上并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要体现在两方面：a、允许你水平分割/扩展你的内容容量。2) 允许你在分片之上进行分布式并行操作，从而提高性能和吞吐量

至于分片怎么分布，查询结果怎么聚合，完全由elasticsearch管理的。开发者不需要关心。

复制：

在网络环境或者说分布式环境中，通讯发生失败是常有的事，所以当某个分片节点出现故障，故障转移机制是非常有必要的。因此Elasticsearch允许你船舰分片的一份或者多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者就叫复制。 复制的存在提高了节点出现故障时的集群高可用性。因为这个原因，复制分片应注意与主分片不能在同一个节点上。 总结的说，一个索引可以被分为多个分片，可以被复制0~N次，一旦复制了就有了主分片和复制分片之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，复制的数量可以改变，但是分片数量不能改变。

4 集群搭建

参考上面容器化集群搭建

5 节点的4中类型

主节点：

即 Master 节点。主节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。

数据节点：

即 Data 节点。数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对 CPU、内存、IO 要求较高，在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。

预处理节点：

也称作 Ingest 节点，在索引数据之前可以先对数据做预处理操作，所有节点其实默认都是支持 Ingest 操作的，也可以专门将某个节点配置为 Ingest 节点。 以上就是节点几种类型，一个节点其实可以对应不同的类型，如一个节点可以同时成为主节点和数据节点和预处理节点，但如果一个节点既不是主节点也不是数据节点，那么它就是负载均衡节点。具体的类型可以通过具体的配置文件来设置。

JAVA应用集成ElasticSearch客户端

Elasticsearch官方为Java提供了三种客户端API: 1、TransportClient：这种方式通过TCP与Elasticsearch服务进行交互。

2、Java Low Level REST Client: 低级别的REST客户端，通过http与集群交互，用户需自己编组请求JSON串，及解析响应JSON串。兼容所有ES版本。

3、Java High Level REST Client: 高级别的REST客户端，基于低级别的REST客户端，增加了编组请求JSON串、解析响应JSON串等相关api。使用的版本需要保持和ES服务端的版本一致，否则会有版本问题。

GitHub代码：Java客户端学习源码