Centos7安装ElasticSearch 6.4.1入门教程详解_Linux

2022年4月14日 4:31

这篇文章主要介绍了Centos 7安装ElasticSearch 6.4.1入门教程详解，小编觉得挺

Centos7安装ElasticSearch 6.4.1入门教程详解_Linux

这篇文章主要介绍了Centos 7安装ElasticSearch 6.4.1入门教程详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

1.下载ElasticSearch 6.4.1安装包 下载地址：
https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.1.tar.gz

2.解压压缩包

[root@localhost ElasticSearch]# tar -zxvf elasticsearch-6.4.1.tar.gz

3.启动ElasticSearch

[root@localhost bin]# ./elasticsearch

以后台方式启动

[root@localhost bin]# ./elasticsearch -d

TIPS:

[root@localhost bin]# ./elasticsearch
[2018-09-19T19:46:09,817][WARN ][o.e.b.ElasticsearchUncaughtExceptionHandler] [] uncaught exception in thread [main]
org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:140) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:127) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:124) ~[elasticsearch-cli-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90) ~[elasticsearch-cli-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:93) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:86) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:104) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:171) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:326) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:136) ~[elasticsearch-6.4.1.jar:6.4.1]

ElasticSearch 不能以root用户角色启动，因此需要将安装目录授权给其他用户，用其他用户来启动

启动成功后，验证，打开新的终端，执行如下命令：

[root@localhost ~]# curl \’http://localhost:9200/?pretty\’
{
\”name\” : \”O5BAVYE\”,
\”cluster_name\” : \”elasticsearch\”,
\”cluster_uuid\” : \”rw1yjlzkSgODXkUVgIxmxg\”,
\”version\” : {
\”number\” : \”6.4.1\”,
\”build_flavor\” : \”default\”,
\”build_type\” : \”tar\”,
\”build_hash\” : \”e36acdb\”,
\”build_date\” : \”2018-09-13T22:18:07.696808Z\”,
\”build_snapshot\” : false,
\”lucene_version\” : \”7.4.0\”,
\”minimum_wire_compatibility_version\” : \”5.6.0\”,
\”minimum_index_compatibility_version\” : \”5.0.0\”
},
\”tagline\” : \”You Know, for Search\”
}
[root@localhost ~]#

返回信息则表示安装成功！

4.安装Kibana

Sense 是一个 Kibana 应用 它提供交互式的控制台，通过你的浏览器直接向 Elasticsearch 提交请求。 这本书的在线版本包含有一个 View in Sense 的链接，里面有许多代码示例。当点击的时候，它会打开一个代码示例的Sense控制台。 你不必安装 Sense，但是它允许你在本地的 Elasticsearch 集群上测试示例代码，从而使本书更具有交互性。

下载kibana

Kibana是一个为 ElasticSearch 提供的数据分析的 Web 接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作
https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.4.1-linux-x86_64.tar.gz

下载完成解压Kibana

[root@localhost ElasticSearch]# tar -zxvf kibana-6.4.1-linux-x86_64.tar.gz

修改  配置config目录下的kibana.yml 文件,配置elasticsearch地址和kibana地址信息

server.host: \”192.168.92.50\” # kibana 服务器地址
elasticsearch.url: \”http://192.168.92.50:9200\” # ES 地址

启动 Kibana

[root@localhost bin]# ./kibana

安装Kibana本机访问：http://localhost:5601/

选择Dev Tools菜单，即可实现可视化请求

5.安装LogStash

下载logStash
https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.0.1.tar.gz

下载完成解压后，config目录下配置日志收集日志配置文件 logstash.conf

# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.

input {
tcp {
mode => \”server\”
host => \”192.168.92.50\”
port => 4560
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => \”192.168.92.50:9200\”
index => \”springboot-logstash-%{+YYYY.MM.dd}\”
}
}

配置成功后启动logstatsh

[root@localhost bin]# ./logstash -f ../config/logstash.conf

ES  一些基础知识：

索引（名词）：

如前所述，一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。

索引（动词）：

索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便它可以被检索和查询到。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外。

倒排索引：

关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。

PUT /megacorp/employee/1
{
\”first_name\” : \”John\”,
\”last_name\” : \”Smith\”,
\”age\” : 25,
\”about\” : \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [ \”sports\”, \”music\” ]
}

返回结果：

#! Deprecation: the default number of shards will change from [5] to [1] in 7.0.0; if you wish to continue using the default of [5] shards, you must manage this on the create index request or with an index template
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_version\”: 1,
\”result\”: \”created\”,
\”_shards\”: {
\”total\”: 2,
\”successful\”: 1,
\”failed\”: 0
},
\”_seq_no\”: 0,
\”_primary_term\”: 1
}

路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：

megacorp 索引名称

employee  类型名称

1        特定雇员的ID

放置第二个雇员信息：

{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_version\”: 1,
\”result\”: \”created\”,
\”_shards\”: {
\”total\”: 2,
\”successful\”: 1,
\”failed\”: 0
},
\”_seq_no\”: 0,
\”_primary_term\”: 1
}

返回结果：

{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_version\”: 1,
\”result\”: \”created\”,
\”_shards\”: {
\”total\”: 2,
\”successful\”: 1,
\”failed\”: 0
},
\”_seq_no\”: 0,
\”_primary_term\”: 1
}

放置第三个雇员信息

{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”3\”,
\”_version\”: 1,
\”result\”: \”created\”,
\”_shards\”: {
\”total\”: 2,
\”successful\”: 1,
\”failed\”: 0
},
\”_seq_no\”: 0,
\”_primary_term\”: 1
}

5.检索文档

检索到单个雇员的数据

GET /megacorp/employee/1

返回结果：

{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_version\”: 1,
\”found\”: true,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
}

6.轻量搜索

一个 GET 是相当简单的，可以直接得到指定的文档。 现在尝试点儿稍微高级的功能，比如一个简单的搜索！

第一个尝试的几乎是最简单的搜索了。我们使用下列请求来搜索所有雇员：

GET /megacorp/employee/_search

返回结果：

{
\”took\”: 31,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 3,
\”max_score\”: 1,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_score\”: 1,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Jane\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 32,
\”about\”: \”I like to collect rock albums\”,
\”interests\”: [
\”music\”
]
}
},
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 1,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
},
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”3\”,
\”_score\”: 1,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Douglas\”,
\”last_name\”: \”Fir\”,
\”age\”: 35,
\”about\”: \”I like to build cabinets\”,
\”interests\”: [
\”forestry\”
]
}
}
]
}
}

通过姓名模糊匹配来获得结果

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

返回结果：

{
\”took\”: 414,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 2,
\”max_score\”: 0.2876821,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Jane\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 32,
\”about\”: \”I like to collect rock albums\”,
\”interests\”: [
\”music\”
]
}
},
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
}
]
}
}

7.使用查询表达式搜索

领域特定语言 （DSL）， 指定了使用一个 JSON 请求

GET /megacorp/employee/_search
{
\”query\” : {
\”match\” : {
\”last_name\” : \”Smith\”
}
}
}

返回结果：

{
\”took\”: 7,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 2,
\”max_score\”: 0.2876821,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Jane\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 32,
\”about\”: \”I like to collect rock albums\”,
\”interests\”: [
\”music\”
]
}
},
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
}
]
}
}

8.更复杂的搜索

搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询

GET /megacorp/employee/_search
{
\”query\” : {
\”bool\”: {
\”must\”: {
\”match\” : {
\”last_name\” : \”smith\”
}
},
\”filter\”: {
\”range\” : {
\”age\” : { \”gt\” : 30 }
}
}
}
}
}

其中：range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于(_great than)

返回结果：

{
\”took\”: 44,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 1,
\”max_score\”: 0.2876821,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Jane\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 32,
\”about\”: \”I like to collect rock albums\”,
\”interests\”: [
\”music\”
]
}
}
]
}
}

9.全文搜索

搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员

GET /megacorp/employee/_search
{
\”query\” : {
\”match\” : {
\”about\” : \”rock climbing\”
}
}
}

返回结果：

{
\”took\”: 17,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 2,
\”max_score\”: 0.5753642,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 0.5753642,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
},
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”2\”,
\”_score\”: 0.2876821,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”Jane\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 32,
\”about\”: \”I like to collect rock albums\”,
\”interests\”: [
\”music\”
]
}
}
]
}
}

10.全文搜索

找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。

GET /megacorp/employee/_search
{
\”query\” : {
\”match_phrase\” : {
\”about\” : \”rock climbing\”
}
}
}

返回结果：

{
\”took\”: 142,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 1,
\”max_score\”: 0.5753642,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 0.5753642,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
}
}
]
}
}

11.高亮搜索

许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。

增加参数： highlight

GET /megacorp/employee/_search
{
\”query\” : {
\”match_phrase\” : {
\”about\” : \”rock climbing\”
}
},
\”highlight\”: {
\”fields\” : {
\”about\” : {}
}
}
}

返回结果:

{
\”took\”: 250,
\”timed_out\”: false,
\”_shards\”: {
\”total\”: 5,
\”successful\”: 5,
\”skipped\”: 0,
\”failed\”: 0
},
\”hits\”: {
\”total\”: 1,
\”max_score\”: 0.5753642,
\”hits\”: [
{
\”_index\”: \”megacorp\”,
\”_type\”: \”employee\”,
\”_id\”: \”1\”,
\”_score\”: 0.5753642,
\”_source\”: {
\”first_name\”: \”John\”,
\”last_name\”: \”Smith\”,
\”age\”: 25,
\”about\”: \”I love to go rock climbing\”,
\”interests\”: [
\”sports\”,
\”music\”
]
},
\”highlight\”: {
\”about\”: [
\”I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>\”
]
}
}
]
}
}

其中高亮模块为highlight属性

12.分析

Elasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。

举个例子，挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好：

GET /megacorp/employee/_search
{
\”aggs\”: {
\”all_interests\”: {
\”terms\”: { \”field\”: \”interests\” }
}
}
}

返回结果：

{
…
\”hits\”: { … },
\”aggregations\”: {
\”all_interests\”: {
\”buckets\”: [
{
\”key\”: \”music\”,
\”doc_count\”: 2
},
{
\”key\”: \”forestry\”,
\”doc_count\”: 1
},
{
\”key\”: \”sports\”,
\”doc_count\”: 1
}
]
}
}
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持3399IT网。

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作者: 溯水心生

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