大数据技术之Elasticsearch【上】

2020-06-01 00:00:00 索引数据集群节点配置

一概述

1.1 什么是搜索

百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的印象）。百度 != 搜索

1）互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app

2）IT系统的搜索：OA软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理。

搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息

1.2 用数据库做搜索

用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。

1.3 全文检索和Lucene

1）全文检索，倒排索引

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索引擎数据库中的数据。

2）lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。

1.4 什么是Elasticsearch

Elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）。

关于elasticsearch的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得lucene实在太复杂了，就开发了一个封装了lucene的开源项目，compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得compass不够，就写了elasticsearch，让lucene变成分布式的系统。

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、分析。

全文检索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'。

数据分析：电商网站，近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些。

1.5 Elasticsearch适用场景

1）维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐。

2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+ 社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）。

3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案。

4）GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。

5）国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）。

1.6 Elasticsearch特点

1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司；

2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）；

3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂；

4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能。

1.7 Elasticsearch核心概念

1.7.1 近实时

近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

1.7.2 Cluster（集群）

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

1.7.3 Node（节点）

集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。

1.7.4 Index（索引-数据库）

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

1.7.5 Type（类型-表）

每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document

但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field

type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type

日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name

电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period

生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period

每一个type里面，都会包含一堆document

{

"product_id": "1",

"product_name": "长虹电视机",

"product_desc": "4k高清",

"category_id": "3",

"category_name": "电器",

"service_period": "1年"

}

{

"product_id": "2",

"product_name": "基围虾",

"product_desc": "，冰岛产",

"category_id": "4",

"category_name": "生鲜",

"eat_period": "7天"

}

1.7.6 Document（文档-行）

文档是es中的小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。

1.7.7 Field（字段-列）

Field是Elasticsearch的小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

product document

{

"product_id": "1",

"product_name": "高露洁牙膏",

"product_desc": "高效美白",

"category_id": "2",

"category_name": "日化用品"

}

1.7.8 mapping（映射-约束）

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。

这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建，在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下：

client.indices.putMapping({

index : 'blog',

type : 'article',

body : {

article: {

properties: {

id: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'yes',

title: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'no',

content: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'yes',

}

});

1.7.9 elasticsearch与数据库的类比

关系型数据库（比如Mysql）

非关系型数据库（Elasticsearch）

数据库Database

索引Index

表Table

类型Type

数据行Row

文档Document

数据列Column

字段Field

约束 Schema

映射Mapping

1.7.10 ES存入数据和搜索数据机制

1）索引对象（blog）：存储数据的表结构，任何搜索数据，存放在索引对象上。

2）映射（mapping）：数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。

3）文档（document）：一条数据记录，存在索引对象上。

4）文档类型（type）：一个索引对象，存放多种类型数据，数据用文档类型进行标识。

二快速入门

2.1 安装包下载

1）Elasticsearch官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch

2.2 安装Elasticsearch（单节点Linux环境）

[root@bigdata13 elasticsearch-5.2.2]# useradd bdqn

1）解压elasticsearch-5.6.1.tar.gz到/opt/module目录下

[bdqn@bigdata11 software]$ tar -zxvf elasticsearch-5.6.1.tar.gz -C /opt/module/

2）在/opt/module/elasticsearch-5.6.1路径下创建data和logs文件夹

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ mkdir data

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ mkdir logs

[root@bigdata13 elasticsearch-5.2.2]# chown -R bdqn:bdqn /opt/module/elasticsearch-5.2.2/

3）修改配置文件/opt/module/elasticsearch-5.2.2/config/elasticsearch.yml

[bdqn@bigdata11 config]$ pwd

/opt/module/elasticsearch-5.6.1/config

[bdqn@bigdata11 config]$ vi elasticsearch.yml

# ---------------------------------- Cluster -------------------------------------

cluster.name: Andy

# ------------------------------------ Node --------------------------------------(三个不能一样)

node.name: node-102

# ----------------------------------- Paths ---------------------------------------

path.data: /opt/module/elasticsearch-5.6.1/data

path.logs: /opt/module/elasticsearch-5.6.1/logs

# ----------------------------------- Memory -----------------------------------

bootstrap.memory_lock: false

bootstrap.system_call_filter: false

# ---------------------------------- Network ------------------------------------

network.host: 192.168.1.102

# --------------------------------- Discovery ------------------------------------

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["bigdata11"]

（1）cluster.name

如果要配置集群需要两个节点上的elasticsearch配置的cluster.name相同，都启动可以自动组成集群，这里如果不改cluster.name则默认是cluster.name=my-application，

（2）nodename随意取但是集群内的各节点不能相同

（3）修改后的每行前面不能有空格，修改后的“：”后面必须有一个空格

5）配置linux系统环境（参考：http://blog.csdn.net/satiling/article/details/59697916）

（1）编辑limits.conf 添加类似如下内容

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ sudo vi /etc/security/limits.conf

添加如下内容:

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

* soft nproc 2048

* hard nproc 4096

（2）进入limits.d目录下修改配置文件。

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf

修改如下内容：

* soft nproc 1024

#修改为

* soft nproc 2048

（3）修改配置sysctl.conf

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ sudo vi /etc/sysctl.conf

添加下面配置：

vm.max_map_count=655360

并执行命令：

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ sudo sysctl -p

然后，重新启动elasticsearch，即可启动成功。

6）启动elasticsearch

[bdqn@hadoop105 elasticsearch-5.6.1]$ bin/elasticsearch

后台启动方式

[bdqn@hadoop105 elasticsearch-5.6.1]$ bin/elasticsearch -d

7）测试elasticsearch

[bdqn@bigdata11 elasticsearch-5.6.1]$ crul http://bigdata11:9200

{

"name" : "node-102",

"cluster_name" : "my-application",

"cluster_uuid" : "znZfW5tGQou9rKzb6pG6vA",

"version" : {

"number" : "5.6.1",

"build_hash" : "667b497",

"build_date" : "2017-09-14T19:22:05.189Z",

"build_snapshot" : false,

"lucene_version" : "6.6.1"

"tagline" : "You Know, for Search"

}

8）安装elasticsearch-head.crx插件

（1）Google浏览器：打开浏览器，进入“更多工具”——>“扩展程序”，将插件拖入即可完成安装

（2）360浏览器：打开浏览器，双击elasticsearch-head.crx插件即可完成安装

（3）使用插件查看节点状态

9）停止集群

kill -9 进程号

10) 如果出现Chrome把这个软件禁用的提示，点击如下链接解决：以开发者模式安装配置

11) https://jingyan.baidu.com/article/a681b0de7ddd313b19434661.html

2.3 安装Elasticsearch（多节点集群Linux环境）

1）分发Elasticsearch安装包至hadoop103和hadoop104

[bdqn@bigdata11 module]$ xsync elasticsearch-5.6.1/

2）修改bigdata11配置信息

[bdqn@bigdata11 config]$ vi elasticsearch.yml

添加如下信息：

node.master: true

node.data: true

3）修改hadoop103配置信息

（1）修改Elasticsearch配置信息

[bdqn@hadoop103 config]$ vi elasticsearch.yml

node.name: node-103

node.master: false

node.data: true

network.host: 192.168.1.103

（2）修改Linux相关配置信息（同bigdata11）

4）修改hadoop104配置信息

（1）修改Elasticsearch配置信息

[bdqn@hadoop104 config]$ vi elasticsearch.yml

node.name: node-104

node.master: false

node.data: true

network.host: 192.168.1.104

（3）修改Linux相关配置信息（同bigdata11）

5）分别启动三台节点的Elasticsearch

6）使用插件查看集群状态

7）iscovery.zen.ping.unicast.hosts 发现master节点

2.4 安装Elasticsearch容易出现的问题

elasticsearch 5.1 安装过程中遇到了一些问题做一些记录。

问题一：警告提示

[2016-12-20T22:37:28,543][INFO ][o.e.b.BootstrapCheck ] [elk-node1] bound or publishing to a non-loopback or non-link-local address, enforcing bootstrap checks

[2016-12-20T22:37:28,552][ERROR][o.e.b.Bootstrap ] [elk-node1] node validation exception

bootstrap checks failed

max number of threads [1024] for user [elasticsearch] is too low, increase to at least [2048]

[2016-12-20T22:37:28,560][INFO ][o.e.n.Node ] [elk-node1] stopping ...

[2016-12-20T22:37:28,628][INFO ][o.e.n.Node ] [elk-node1] stopped

[2016-12-20T22:37:28,629][INFO ][o.e.n.Node ] [elk-node1] closing ...

[2016-12-20T22:37:28,677][INFO ][o.e.n.Node ] [elk-node1] closed

报了一大串错误，其实只是一个警告。

解决：使用心得linux版本，就不会出现此类问题了。

问题二：ERROR: bootstrap checks failed

max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

max number of threads [1024] for user [lishang] likely too low, increase to at least [2048]

解决：切换到root用户，编辑limits.conf 添加类似如下内容

vi /etc/security/limits.conf

添加如下内容:

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

* soft nproc 2048

* hard nproc 4096

问题三：max number of threads [1024] for user [lish] likely too low, increase to at least [2048]

解决：切换到root用户，进入limits.d目录下修改配置文件。

vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

修改如下内容：

* soft nproc 1024

#修改为

* soft nproc 2048

问题四：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

解决：切换到root用户修改配置sysctl.conf

vi /etc/sysctl.conf

添加下面配置：

vm.max_map_count=655360

并执行命令：

sysctl -p

然后，重新启动elasticsearch，即可启动成功。

2.5 HA问题

把#node.master: false注释

三台都配置 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["bigdata11","bigdata12","bigdata13"]

会自动的调节自身的master,即杀死mater节点，将会自动调节其他节点成为Master节点

三 Java API操作

Elasticsearch的Java客户端非常强大；它可以建立一个嵌入式实例并在必要时运行管理任务。

运行一个Java应用程序和Elasticsearch时，有两种操作模式可供使用。该应用程序可在Elasticsearch集群中扮演更加主动或更加被动的角色。在更加主动的情况下（称为Node Client），应用程序实例将从集群接收请求，确定哪个节点应处理该请求，就像正常节点所做的一样。（应用程序甚至可以托管索引和处理请求。）另一种模式称为Transport Client，它将所有请求都转发到另一个Elasticsearch节点，由后者来确定终目标。

3.1 API基本操作

3.1.1 操作环境准备

1）创建maven工程

2）添加pom文件

<groupId>junit</groupId>

<artifactId>junit</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.elasticsearch</groupId>

<artifactId>elasticsearch</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>

<artifactId>transport</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>

</dependency>

</dependencies>

3）等待依赖的jar包下载完成

当直接在ElasticSearch 建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式

3.1.2 获取Transport Client

（1）ElasticSearch服务默认端口9300。

（2）Web管理平台端口9200。

//org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient@4bff2185

//org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient@6f099cef

private TransportClient client;

@SuppressWarnings("unchecked")

@Before

public void getClient() throws Exception {

// 1 设置连接的集群名称

Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();

// 2 连接集群

client = new PreBuiltTransportClient(settings);

client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("bigdata11"), 9300));

// 3 打印集群名称

System.out.println(client.toString());

}

（3）显示log4j2报错，在resource目录下创建一个文件命名为log4j2.xml并添加如下内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="warn">
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="%m%n"/>
</Console>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="INFO">
<AppenderRef ref="Console"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>

3.1.3 创建索引

1）源代码

@Test

public void createIndex_blog(){

// 1 创建索引

client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();

// 2 关闭连接

client.close();

}

2）查看结果

{"blog2":{"aliases":{},"mappings":{},"settings":{"index":{"creation_date":"1507466730030","number_of_shards":"5","number_of_replicas":"1","uuid":"lec0xYiBSmStspGVa6c80Q","version":{"created":"5060299"},"provided_name":"blog2"}}}}

3.1.4 删除索引

1）源代码

@Test

public void deleteIndex(){

// 1 删除索引

client.admin().indices().prepareDelete("blog2").get();

// 2 关闭连接

client.close();

}

2）查看结果

浏览器查看http://bigdata11:9200/blog2

没有blog2索引了。

{"error":{"root_cause":[{"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"blog2","index_uuid":"_na_","index":"blog2"}],"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"blog2","index_uuid":"_na_","index":"blog2"},"status":404}

3.1.5 新建文档（源数据json串）

当直接在ElasticSearch建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式。

1）源代码

@Test

public void createIndexByJson() throws UnknownHostException {

// 1 文档数据准备

String json = "{" + "\"id\":\"1\"," + "\"title\":\"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\"" + "}";

// 2 创建文档

IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "1").setSource(json).execute().actionGet();

// 3 打印返回的结果

System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());

System.out.println("type:" + indexResponse.getType());

System.out.println("id:" + indexResponse.getId());

System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());

System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());

// 4 关闭连接

client.close();

}

2）结果查看

3.1.6 新建文档（源数据map方式添加json）

1）源代码

@Test

public void createIndexByMap() {

// 1 文档数据准备

Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>();

json.put("id", "2");

json.put("title", "基于Lucene的搜索服务器");

json.put("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");

// 2 创建文档

IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "2").setSource(json).execute().actionGet();

// 3 打印返回的结果

System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());

System.out.println("type:" + indexResponse.getType());

System.out.println("id:" + indexResponse.getId());

System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());

System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());

// 4 关闭连接

client.close();

}

2）结果查看

相关文章

大数据技术之Elasticsearch【上】

1.1 什么是搜索

1.2 用数据库做搜索

1.3 全文检索和Lucene

1.4 什么是Elasticsearch

1.5 Elasticsearch适用场景

1.6 Elasticsearch特点

1.7 Elasticsearch核心概念

1.7.1 近实时

1.7.2 Cluster（集群）

1.7.3 Node（节点）

1.7.4 Index（索引-数据库）

1.7.5 Type（类型-表）

1.7.6 Document（文档-行）

1.7.7 Field（字段-列）

1.7.8 mapping（映射-约束）

1.7.9 elasticsearch与数据库的类比

1.7.10 ES存入数据和搜索数据机制

二 快速入门

2.1 安装包下载

2.2 安装Elasticsearch（单节点Linux环境）

2.3 安装Elasticsearch（多节点集群Linux环境）

2.4 安装Elasticsearch容易出现的问题

2.5 HA问题

三 Java API操作

3.1 API基本操作

3.1.1 操作环境准备

3.1.2 获取Transport Client

3.1.3 创建索引

3.1.4 删除索引

3.1.5 新建文档（源数据json串）

3.1.6 新建文档（源数据map方式添加json）

二快速入门