ElasticSearch安装与基础使用

目录

一.docker安装ES（单机版）

1.设置max_map_count不能启动es会启动不起来(因虚拟内存太少导致)

2.下载镜像并运行

3.浏览器访问ip:9200 如果出现以下界面就是安装成功

4.可装可不装部分：

二.docker安装ES（集群版）

1.真集群版本

2.伪集群版本

三.ES常用API

一.基础api

四.Java操作es

1.引入依赖

2.实例化http请求对象

3.es中的curd

---

一.docker安装ES（单机版）

转载自：docker安装elasticsearch（最详细版）_bright的博客-CSDN博客_docker安装elasticsearch

1.设置max_map_count不能启动es会启动不起来(因虚拟内存太少导致)

cat /proc/sys/vm/max_map_count

sysctl -w vm.max_map_count=262144

2.下载镜像并运行

#拉取镜像

docker pull elasticsearch: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

--name表示镜像启动后的容器名称  

-d: 后台运行容器，并返回容器ID；

-e: 指定容器内的环境变量

-p: 指定端口映射，格式为：主机(宿主)端口:容器端口

3.浏览器访问ip:9200 如果出现以下界面就是安装成功

4.可装可不装部分：

1.安装elasticsearch-head（es图形界面）

#拉取镜像

docker pull mobz/elasticsearch-head:5

#创建容器

docker run -d --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

2.浏览器打开: http://IP:9100

尝试连接easticsearch会发现无法连接上，由于是前后端分离开发，所以会存在跨域问题，需要在服务端做CORS的配置，解决方法：

docker exec -it elasticsearch /bin/bash （进不去使用容器id进入）

vi config/elasticsearch.yml

#在最下面添加2行

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

退出并重启es服务

3.安装ik分词器

这里采用离线安装

下载地址：

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

将IK分词器上传到/tmp目录中

#将压缩包移动到容器中

docker cp /tmp/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins

#进入容器

docker exec -it elasticsearch /bin/bash  

#创建目录

mkdir /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#将文件压缩包移动到ik中

mv /usr/share/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#进入目录

cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#解压

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

#删除压缩包

rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

退出并重启容器

二.docker安装ES（集群版）

转载自：docker配置搭建elasticsearch集群 - 自然洒脱 - 博客园

1.真集群版本

1.三台服务器

2.修改每台主机的内核参数vm.max_map_count

3.编辑docker-compose.yaml文件

version: '3'
services:
  elasticsearch:                    # 服务名称
    image: elasticsearch:7.7.0      # 使用的镜像
    container_name: elasticsearch   # 容器名称
    restart: always                 # 失败自动重启策略
    environment:
      - node.name=node-130                   # 节点名称，集群模式下每个节点名称唯一
      - network.publish_host=192.168.81.130  # 用于集群内各机器间通信,对外使用，其他机器访问本机器的es服务，一般为本机宿主机IP
      - network.host=0.0.0.0                # 设置绑定的ip地址，可以是ipv4或ipv6的，默认为0.0.0.0，即本机
      - discovery.seed_hosts=192.168.81.130,192.168.81.131,192.168.81.132          # es7.0之后新增的写法，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后，如果master挂了，哪些可以被投票选为主节点
      - cluster.initial_master_nodes=192.168.81.130,192.168.81.131,192.168.81.132  # es7.0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.name=es-cluster     # 集群名称，相同名称为一个集群， 三个es节点须一致
      # - http.cors.enabled=true    # 是否支持跨域，是：true // 这里设置不起作用，但是可以将此文件映射到宿主机进行修改，然后重启，解决跨域
      # - http.cors.allow-origin="*" # 表示支持所有域名      // 这里设置不起作用，但是可以将此文件映射到宿主机进行修改，然后重启，解决跨域
      - bootstrap.memory_lock=true  # 内存交换的选项，官网建议为true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # 设置内存，如内存不足，可以尝试调低点
    ulimits:        # 栈内存的上限
      memlock:
        soft: -1    # 不限制
        hard: -1    # 不限制
    volumes:
      - ./elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml  # 将容器中es的配置文件映射到本地，设置跨域， 否则head插件无法连接该节点
      - ./data:/usr/share/elasticsearch/data  # 存放数据的文件， 注意：这里的esdata为 顶级volumes下的一项。
    ports:
      - 9200:9200    # http端口，可以直接浏览器访问
      - 9300:9300    # es集群之间相互访问的端口，jar之间就是通过此端口进行tcp协议通信，遵循tcp协议。

4.编辑elasticsearch.yml配置文件

network.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: true        # 是否支持跨域
http.cors.allow-origin: "*"    # 表示支持所有域名

5.初次运行的时候，注释掉compose文件中的volume，需要先运行起来，然后将容器中的data目录cp到宿主机上，否则报错

#注释掉挂载后先执行
docker-compose up -d
#然后执行
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data .
#删除容器,重新执行docker-compose

6.访问web界面http://192.168.81.132:9200/_cluster/health?pretty

7.中文分词器

FROM elasticsearch:7.7.0
ADD https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/
RUN cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime \
  && echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone \
  && cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/ \
  && unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip \
  && rm -f elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

执行docker build .

8.curl命令对es的操作示例：

获取：curl -XGET 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection'
删：curl -XDELETE 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection'
插：curl -XPUT 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection' -H 'Content-Type: application/json' -d '数据内容'
查：curl -XGET "http://localhost:9200/odin_device_device_collection/_doc/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"query": {"match_all": {}},"from": 0,"size": 300}'
清空：curl -XPOST "http://localhost:9200/odin_device_device_collection/_doc/_delete_by_query"  -H 'Content-Type: application/json' -d'{"query": {"match_all": {}}}'

2.伪集群版本

version: '3'
services:
  elasticsearch_n0:
    image: elasticsearch:7.7.0
    container_name: elasticsearch_n0
    privileged: true
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - $PWD/node0-elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - $PWD/data/node0:/usr/share/elasticsearch/data
      - $PWD/logs/node0:/usr/share/elasticsearch/logs
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
  elasticsearch_n1:
    image: elasticsearch:7.7.0
    container_name: elasticsearch_n1
    privileged: true
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - $PWD/node1-elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - $PWD/data/node1:/usr/share/elasticsearch/data
      - $PWD/logs/node1:/usr/share/elasticsearch/logs
    ports:
      - 9201:9200
      - 9301:9301
  elasticsearch_n2:
    image: elasticsearch:7.7.0
    container_name: elasticsearch_n2
    privileged: true
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - $PWD/node2-elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - $PWD/data/node2:/usr/share/elasticsearch/data
      - $PWD/logs/node2:/usr/share/elasticsearch/logs
    ports:
      - 9202:9200
      - 9302:9302
  kibana:
    image: kibana:7.7.0
    container_name: kibana
    environment:
      - SERVER_NAME=kibana
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=["http://elasticsearch_n0:9200","http://elasticsearch_n1:9201","http://elasticsearch_n2:9202"]      
      - XPACK_MONITORING_ENABLED=true
    ports:
      - 5601:5601
    depends_on:
      - elasticsearch_n0

#集群名称，三台集群，要配置相同的集群名称！！！
cluster.name: es-cluster
#节点名称
node.name: node0
#是不是有资格主节点
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
#⽹关地址
network.host: 0.0.0.0
#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: ["192.168.10.211:9300","192.168.10.211:9301","192.168.10.211:9302"]
#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
#数据和存储路径
cluster.initial_master_nodes: ["node0", "node1", "node2"]
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-credentials: true

其他 node1-elasticsearch.yml, node2-elasticsearch.yml 内容一样，如

#集群名称，三台集群，要配置相同的集群名称！！！
cluster.name: es-cluster
#节点名称
node.name: node1
#是不是有资格主节点
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
#⽹关地址
network.host: 0.0.0.0
#端⼝
http.port: 9201
#内部节点之间沟通端⼝
transport.tcp.port: 9301
#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: ["192.168.10.211:9300","192.168.10.211:9301","192.168.10.211:9302"]
#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
#数据和存储路径
cluster.initial_master_nodes: ["node0", "node1", "node2"]
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-credentials: true

1.启动

chmod -R 777 /apps/es-cluster/

docker-compose -f es-cluster-compose.yml up -d

2.使用es-head 插件查看

三.ES常用API

一.基础api

1.查看ES集群的健康状况

curl localhost:9200/_cluster/health?pretty

{
  "cluster_name" : "es",
  "status" : "yellow",                                            当前集群状态
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,                                          当前集群在线的节点个数为3 
  "number_of_data_nodes" : 3,                                     在线的数据节点数
  "active_primary_shards" : 16055,                                活跃的主分片数量
  "active_shards" : 32107,                                        活跃的分片数量，包括主分片和副本。
  "relocating_shards" : 0,                                        正在移动的分片数量
  "initializing_shards" : 0,                                      正初初始化的分片个数为：0 
  "unassigned_shards" : 3,                                        未分配的分片个数为：3  
  "delayed_unassigned_shards" : 0,                                由于节点离线导致延迟分配的分片数量
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 99.99065711616318           所有活跃分片/打开的所有索引的分片总数
}

• status字段

• • green状态：集群正常主副分片均被分配
  • yellow状态：集群主分片已经分配，但副本分片存在无法分配的情况，这时对外提供的服务是正常可用的，数据也都是完整的

• • red状态：存在不能分配的主分片

2.查看ES的设置

curl localhost:9200/_cluster/settings?pretty

{
  "persistent" : {                   // 永久设置，重启仍然有效
    "action" : {
      "auto_create_index" : ".security,.monitoring-*,.watch*,.triggered_watches,.quota,noah*,basp*",
      "destructive_requires_name" : "false"
    }
  },
  "transient" : { }                  // 临时设置，重启失效 
}

3.动态设置参数

临时生效：transient修改方法为：curl -XPUT 'http://localhost:9200/_cluster/settings?pretty' -d '{"transient":{"dynamic.parma":"value"}}'
永久生效：persistent修改方法为：curl -XPUT 'http://localhost:9200/_cluster/settings?pretty' -d '{"persistent":{"dynamic.parma":"value"}}'

4.查看ES在线的节点(存在节点缺失的情况可用该命令查看缺失节点为哪些)

curl localhost:9200/_cat/nodes?v

5.查看ES的主节点

curl localhost:9200/_cat/master
curl localhost:9200/_cat/master?v  // 加上 ?v 将显示字段名.

6.查看所有索引

curl localhost:9200/_cat/indices
curl localhost:9200/_cat/indices?v  // 加上 ?v 将显示字段名.

health status index                    uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   java_index               jkI8Nh7kSseKq-NV6afXsw   1   1          4            0      9.4kb          4.1kb
green  open   java_index_test          T-PQDsnETYWGdlCzlFeNng   1   1          0            0       416b           208b
green  open   .apm-custom-link         E7lkF1s5QZSByYjzbeqK7Q   1   1          0            0       416b           208b
green  open   .kibana_task_manager_1   N6p03AdHToKq9AC7vk4ctg   1   1          5            3     57.9kb         33.9kb
green  open   .apm-agent-configuration -tfJPaTfTX2c4-wYCBJjXg   1   1          0            0       416b           208b
green  open   .kibana_1                HK6kygrtSViEEn9s4KAkjw   1   1          4            0     61.6kb         30.8kb

7.查看具体某个索引

curl localhost:9200/_cat/indices/{index}
curl localhost:9200/_cat/indices/{index}?v   // 加上 ?v 将显示字段名.

• 取索引名最好加上前缀, 因为索引可以模糊匹配

curl -sXGET localhost:9200/_cat/indices/zsy*?v   // 查询前缀是zsy的所有索引

8.查询索引的分片情况

curl localhost:9200/_cat/shards?v 

index                    shard prirep state   docs  store ip         node
.kibana_1                0     p      STARTED    4 30.8kb 172.19.0.4 node0
.kibana_1                0     r      STARTED    4 30.8kb 172.19.0.2 node1
.apm-agent-configuration 0     p      STARTED    0   208b 172.19.0.3 node2
.apm-agent-configuration 0     r      STARTED    0   208b 172.19.0.2 node1
java_index               0     p      STARTED    4  4.1kb 172.19.0.4 node0
java_index               0     r      STARTED    4  5.2kb 172.19.0.3 node2
.kibana_task_manager_1   0     r      STARTED    5   24kb 172.19.0.3 node2
.kibana_task_manager_1   0     p      STARTED    5 33.9kb 172.19.0.2 node1
java_index_test          0     p      STARTED    0   208b 172.19.0.4 node0
java_index_test          0     r      STARTED    0   208b 172.19.0.2 node1
.apm-custom-link         0     p      STARTED    0   208b 172.19.0.4 node0
.apm-custom-link         0     r      STARTED    0   208b 172.19.0.3 node2

9.查询指定索引的分片情况

curl localhost:9200/_cat/shards/{index}?v 

10.查看segments内存占用情况

curl -sXGET "http://localhost:9200/_cat/nodes?h=name,segments.memory,heap.max&v"

11.查看线程池

curl -sXGET "http://localhost:9200/_cat/thread_pool?v"

12.查看ES集群线程池状态

#此处的search是刚才查看线程池中的name
curl -sXGET "http://localhost:9200/_cat/thread_pool/search?v"

如果集群存在入库有延迟的情况，执行thread_poolAPI，如果reject>0，说明集群的处理能力低于入库请求，请求业务方降低入库速率。

node_name   name      active queue rejected
es.***.0    search      4     0       0
es.***.0    search     61    977    4326
es.***.1    search     61    495    3497

如果reject>0，说明集群的处理能力低于查询请求，需要降低查询速率。

13.打开指定索引

curl -XPOST "http://localhost:9200/{index}/_open"

14.关闭指定索引

curl -XPOST "http://localhost:9200/{index}/_close"

四.Java操作es

1.引入依赖

  
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-data-elasticsearch
  

2.实例化http请求对象

@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
    RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(
            RestClient.builder(
              //ES集群的相关信息，如果有多个就配置多个
              new HttpHost("192.168.10.211",9200,"http"),
              new HttpHost("192.168.10.211",9201,"http"),
              new HttpHost("192.168.10.211",9202,"http")
            )
    );
    return  restHighLevelClient;
}

3.es中的curd

@Test
void testCreate() throws IOException {

    //创建索引请求
    CreateIndexRequest javaIndex = new CreateIndexRequest("java_index");

    //客户端执行请求创建索引
    CreateIndexResponse createIndexResponse =restHighLevelClient.indices().create(javaIndex, RequestOptions.DEFAULT);
}


@Test
void testGet() throws IOException {

    GetIndexRequest javaIndex = new GetIndexRequest("java_index");
    Boolean bool = restHighLevelClient.indices().exists(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(bool);
}

@Test
void testDelete() throws IOException {

    DeleteIndexRequest javaIndex = new DeleteIndexRequest("java_index");
    AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(delete.isAcknowledged());
}


//测试添加文档
@Test
void addDocument() throws IOException {
    User user = new User();
    user.setName("zsy");
    user.setAge(26);

    //创建请求
    IndexRequest javaIndex = new IndexRequest("java_index");

    //填充规则
    //文档编号
    javaIndex.id("1");
    //将对象放入请求中
    javaIndex.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);

    //客户端发送请求，接收响应结果
    IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);

    System.out.println(indexResponse.toString());
    System.out.println(indexResponse.status());
}


//测试判断文档是否存在
@Test
void existDocument() throws IOException {
    GetRequest javaIndex = new GetRequest("java_index","1");
    Boolean bool = restHighLevelClient.exists(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(bool);
}

//测试获取文档信息
@Test
void getDocument() throws IOException {
    GetRequest javaIndex = new GetRequest("java_index","1");
    GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(getResponse.getSourceAsString());
    System.out.println(getResponse);
}


//修改获取文档信息
@Test
void updateDocument() throws IOException {
    User user = new User();
    user.setName("测试数据");
    user.setAge(18);

    UpdateRequest javaIndex = new UpdateRequest("java_index","1");
    javaIndex.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);

    UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(updateResponse.toString());
    System.out.println(updateResponse.status());
}

//删除文档信息
@Test
void deleteDocument() throws IOException {
    DeleteRequest javaIndex = new DeleteRequest("java_index","1");
    DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(javaIndex,RequestOptions.DEFAULT);

    System.out.println(delete);
    System.out.println(delete.status());
}


//测试批量添加文档下信息
@Test
void batchAddDocument() throws IOException {

    //创建批量操作对象
    BulkRequest bulk = new BulkRequest();

    ArrayList list = new ArrayList<>();
    list.add(new User().setName("张一山").setAge(16));
    list.add(new User().setName("张二牛").setAge(11));
    list.add(new User().setName("张三").setAge(22));
    list.add(new User().setName("张武").setAge(19));

    for(int i=0;i