5分钟搭建好ElasticSearch开发环境

基于ElasticSearch 7

ElasticSearch简介

Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

官网

https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

使用案列

• 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
• 维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构
• SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”
• 百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据
• 新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
• 阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系

原理

ElasticSearch的底层是Lucene，参考2020-12-20_5分钟了解搜索引擎Lucene的原理.md

和数据库对比

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

安装JDK

注意ElasticSearch最低要求JDK1.8，Oracle下载JDK太麻烦，下载个JDK还让登录，这里推荐个镜像站，各种版本都有：嗖嗖下载java jdk镜像
JDK装好后第一件事情是设置环境变量，环境变量的作用是让你在任何目录下都可以调用Java命令：参考

1. 打开环境变量设置窗口：右键此电脑 > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量 > 关注点在于下面的系统变量
2. 新建JAVA_HOME：变量名为JAVA_HOME，变量值为你的JDK安装目录，类似于：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_31
3. 找到系统变量里面的Path，点击编辑，新增两条：%JAVA_HOME%\bin，%JAVA_HOME%\jre\bin
4. 新建CLASSPATH：变量名为CLASSPATH，变量值为：.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar，注意最前面的一个点表示当前目录，不要遗漏
5. 验证：WIN+R打开CMD窗口，输入java、java -version、javac均有回显说明环境变量设置成功！

注意一定要设置环境变量，否则ES启动不了！

安装ElasticSearch

1. 去官网下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
2. 解压到你喜欢地方，注意安装文件夹最好不要带有空格，否则后面的IK分词器可能启动不成功
3. 双击bin/elasticsearch.bat
4. 打开浏览器访问http://localhost:9200/，如果能访问则安装成功

设置允许跨域（一些可视化界面需要）
编辑conf/elasticsearch.yml，这是一个空配置文件，里面全是注释，在文件最后增加如下内容

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

安装IK分词器（中文分词）

1. 下载：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2. 解压到plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.10.1文件夹

IK提供了两个分词算法ik_smart和ik_max_word，其中ik_smart为最少切分ik_max_word为最细粒度划分，测试IK安装是否成功

GET http://127.0.0.1:9200/_analyze

{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是程序员"
}

添加测试数据

2020-12-30所使用的版本为elasticsearch-7.10.1-windows-x86_64

创建索引

用postman或者任何你喜欢的工具，创建索引的同时设置了mapping、分片数量和复制数量，分片和复制默认数量分别是5和1

PUT http://127.0.0.1:9200/blog1

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "id": {
                "type": "long"
            },
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer":"ik_smart"
            },
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer":"ik_smart"
            }
        }
    }
}

创建文档

POST http://127.0.0.1:9200/blog1/_doc/1

{
	"id":1,
	"title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
	"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

查询文档

简单查询一下，看看是否创建成功

GET http://127.0.0.1:9200/blog1/_doc/1

{
    "_index": "blog1",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version": 3,
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "id": 1,
        "title": "[xxxxx]ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
        "content": "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
    }
}

根据query_string查询

POST http://127.0.0.1:9200/blog1/_doc/_search
{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "钢索"
        }
    }
}

安装可视化界面

ES可视化界面有如下几种

• elasticsearch-head
• ElasticHD
• Dejavu

下面一个一个看

elasticsearch-head

需要nodejs环境，上古界面，功能单一，不推荐

ElasticHD

项目地址：https://github.com/360EntSecGroup-Skylar/ElasticHD

特点

• 二进制单文件，安装方便
• 界面炫酷
• SQL转ES查询小工具挺实用
• 目前(2020-12-30)监控还在完善

安装步骤
其实就是一个单二进制文件

1. 下载压缩包并解压：https://github.com/360EntSecGroup-Skylar/ElasticHD/releases/
2. 启动：./ElasticHD.exe -p 127.0.0.1:9800
3. 访问http://127.0.0.1:9800/

• Dashboard看着还挺舒服

• 查询界面

• 索引

• SQL转ES查询小工具还挺实用

Dejavu

项目地址：https://github.com/appbaseio/dejavu/

特点：

• 安装方式多样，支持docker、Chrome扩展、甚至在线体验
• 界面更加现代化
• 有编辑模式，直接能修改内容
• 数据可以导入导出，支持CVS、JSON格式

在线体验地址：https://dejavu.appbase.io，在顶部填入主机http://127.0.0.1:9200和上面创建的索引blog1点击右边Connect即可连接

• 数据浏览区，界面非常直观

• 数据导入，由于要登陆，没有过多尝试，感兴趣的伙伴可以尝试下

• 通用查询窗口

• 查询预览区

• Dejavu的作者还对目前存在的UI进行了比较

参考

• https://www.codesheep.cn/2018/10/30/es-visualization/