一、elasticasearch核心概念

Near Realtime(NRT 近实时)

Elasticsearch 是一个近实时的搜索平台。您索引一个文档开始直到它被查询时会有轻微的延迟时间(通常为1秒)。

Cluster(集群)

一个或者多个节点的集合,它们一起保存数据并且提供所有节点联合索引以及搜索功能。集群存在一个唯一的名字身份且默认为 “elasticsearch”。

Node(节点)

node(节点)是一个单独的服务器,它是集群的一部分,存储数据,参与集群中的索引和搜索功能。像一个集群一样,一个节点通过一个在它启动时默认分配的一个随机的 UUID(通用唯一标识符)名称来识别。节点可以通过配置 cluster name 来加入到指定的集群中。默认情况下,每个节点安装时都会加入到名为 elasticsearch 的集群中,这也就意味着如果您在网络中启动许多节点--假设它们可以发现彼此–它们全部将自动的构成并且加入到一个名为 elasticsearch 的单独的集群中。

此外,如果在当前网络中没有其它 elasticsearch 结点在运行,则启动一个结点将会默认形成一个叫 elasticsearch 的单结点集群。

Index(索引)

index(索引)是具有稍微类似特征文档的集合。例如,您有一个消费者数据的索引,一个产品目录的索引,和另一个是订单数据的索引。一个索引通过名字(必须全部是小写)来标识,并且该名字在对 document(文档)执行 indexing(索引),search(搜索),update(更新)和 delete(删除)操作时会涉及到。

在一个单独的集群中,您可以定义您想要的许多索引。

Type(类型)

在 Index(索引)中,可以定义一个或多个类型。一个类型是索引中一个逻辑的种类/分区,它的语义完全取决于您自己。一般情况下,一个类型被定义成一组常见字段的文档。例如,假设您运行着一个博客平台并且在一个单独的索引中存储了所有的数据。在这个索引中,您也许定义了一个用户数据类型,博客数据类型,和评论数据类型。

Document(文档)

document(文档)是索引信息的基本单位。例如,您有一存储 customer(客户)数据的文档,另一个是存储 product(产品)数据的文档,还有一个是存储 order(订单)数据的文档。该文档可以使用 JSON来表示,它是一种无处不在的互联网数据交换格式。

在索引/类型中,您可以存储许多文档。注意,尽管一个文档物理的存在于索引中,实际上一个文档必须被 索引/分配 给索引内的类型。

Shards & Replicas(分片 & 副本)

索引可以存储大量数据,可以超过单个节点的硬件限制。例如,十亿个文档占用了 1TB 的磁盘空间的单个索引可能不适合放在单个节点的磁盘上,并且从单个节点服务请求会变得很慢。

为了解决这个问题,Elasticsearch 提供了把 Index(索引)拆分到多个 Shard(分片)中的能力。在创建索引时,您可以简单的定义 Shard(分片)的数量。每个 Shard 本身就是一个 fully-functional(全功能的)和独立的 “Index(索引)”,(Shard)它可以存储在集群中的任何节点上。

Sharding(分片)非常重要两个理由是 :

  • 水平的拆分/扩展。
  • 分布式和并行跨 Shard 操作(可能在多个节点),从而提高了性能/吞吐量。

Shard 的分布式机制以及它的文档是如何聚合支持搜索请求是完全由 Elasticsearch 管理的,并且是对用户透明的。

在 网络/云 环境中可能随时会故障,无论出于何种原因,在 shard/node 不知何故会离线或者消失的情况下强烈建议设置故障转移是非常有效的。为了达到这个目的,Elasticsearch 可以让您设置一个或多个索引的 Shard 副本到所谓的副本分片,或者副本中去。

副本非常重要的两个理由是 :

  • 在 shard/node 故障的情况下提供了高可用性。为了达到这个目的,需要注意的是在原始的/主 Shard 被复制时副本的 Shard 不会被分配到相同的节点上。
  • 它可以让你水平扩展搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的副本上并行执行。

总而言之,每个索引可以被拆分成多个分片,一个索引可以设置 0 个(没有副本)或多个副本。开启副本后,每个索引将有主分片(被复制的原始分片)和副本分片(主分片的副本)。分片和副本的数量在索引被创建时都能够被指定。在创建索引后,您也可以在任何时候动态的改变副本的数量,但是不能够改变分片数量。

默认情况下,Elasticsearch 中的每个索引分配了 5 个主分片和 1 个副本,这也就意味着如果您的集群至少有两个节点的话,您的索引将会有5 个主分片和另外 5 个副本分片(1 个完整的副本),每个索引共计 10 个分片。

注意 :

  每个Elasticsearch分片是一个Lucene索引。在单个Lucene索引中有一个最大的文档数量限制。从LUCENE-5843的时候开始,该限制为2,147,483,519(=Interger.MAX_VALUE-128)个文档。您可以使用cat/shards api来监控分片大小。

二、安装部署ELK

2.1 安装elasticasearch

准备工作如下:

# 禁用selinux

setenforce 

# 关闭防火墙

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

# 添加elasticsearch用户

useradd -s /sbin/nologin -M elasticsearch

# 更改系统配置/etc/security/limits.conf文件

elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited

* soft nofile 65536

* hard nofile 131072

* soft nproc 2048

* hard nproc 4096

提示:这里的elasticsearch表示的是我需要通过那个用户来启动elasticsearch进程,不同的环境根据自己的实际情况变更即可;

# 更改系统内核参数

更改/etc/sysctl.conf文件

vm.max_map_count=

2.1.1 安装java jdk

java下载页面:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

yum -y install jdk-8u141-linux-x64.rpm
java -version

###添加至/etc/profile文件中;

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

2.1.2 部署elasticasearch多节点集群(3台主机)

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.0.zip
unzip elasticsearch-5.5..zip
ln -s /usr/local/elasticsearch-5.5. /usr/local/elasticsearch/

提示:本环境为3台主机,IP地址分别为192.168.58.128、192.168.58.129、192.168.58.130,以上操作分别在3台主机操作;

2.1.3 修改配置文件

内容如下所示:

[root@localhost ~]# cat /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
#
# NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings.
# Before you set out to tweak and tune the configuration, make sure you
# understand what are you trying to accomplish and the consequences.
#
# The primary way of configuring a node is via this file. This template lists
# the most important settings you may want to configure for a production cluster.
#
# Please consult the documentation for further information on configuration options:
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html
#
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: my-elk.test
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.name: node01-128
#
# Add custom attributes to the node:
#
node.attr.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /data/elk/es/data
#
# Path to log files:
#
path.logs: /data/elk/es/logs
#
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
bootstrap.memory_lock: true
#
# Make sure that the heap size is set to about half the memory available
# on the system and that the owner of the process is allowed to use this
# limit.
#
# Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory.
#
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 192.168.58.128
#
# Set a custom port for HTTP:
#
http.port:
#
# For more information, consult the network module documentation.
#
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.58.128", "192.168.58.129","192.168.58.130"]
#
# Prevent the "split brain" by configuring the majority of nodes (total number of master-eligible nodes / + ):
#
discovery.zen.minimum_master_nodes:
#
# For more information, consult the zen discovery module documentation.
#
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#
# Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started:
#
gateway.recover_after_nodes:
#
# For more information, consult the gateway module documentation.
#
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#
# Require explicit names when deleting indices:
#
action.destructive_requires_name: true

创建相关目录并授权

chown -R elasticsearch.elasticsearch /usr/local/elasticsearch
chown -R elasticsearch.elasticsearch /data

提示:需要变更的地方已经标红,配置的内容也很好理解,将该文件分发到其他主机并变更部分内容即可;

2.1.4 启动集群并验证

sudo -u elasticsearch -s
cd /usr/local/elasticsearch/bin/
./elasticsearch

提示:elastucasearch相关消耗资源,所以资源一定要给充足。其他两台主机也做类似操作,但是需要注意elasticsearch的jvm内存配置参数(默认是1G配置);

elasticsearch启动的其他方式,前面的那种方式启动之后是在前台运行,如果想要停止通过Ctrl + C即可。如果想让让elasticsearch后台运行,可以通过如下操作实现:

cd /usr/local/elasticsearch/
.bin/elasticsearch -d

cd /usr/local/elasticsearch/bin/
.bin/elasticsearch -d -p /data/elk/logs/elasticsearch.pid 如果想停止就可以:
kill `cat /data/elk/logs/elasticsearch.pid`

elastucasearch基础理论以及安装的更多相关文章

  1. U盘启动盘 安装双系统 详细教程

    U盘启动盘 安装win7+linux双系统 最近在看鸟哥的linux 私房菜 ,看到多重系统那部分,自然的安装多重系统的激情由此而燃.在网上看了很多资料,感觉都不全.经过艰辛的摸索,终于被我发现了一个 ...

  2. java基础理论知识的一些总结

    在学习Java初期,由于我们是刚开始接触Java,我们不仅需要牢牢掌握Java的基础理论知识,来为我们后面对Java更深层次的学习打好基础,而且我们需要养成编程人的思想习惯.来我们一起来探索Java基 ...

  3. centos7上安装ffmpeg

    FFmpeg介绍 FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案,属于自由软件,采用LGPL或GPL许可证(依据你选择的组件).它提供了录制.转换以及流化音视频的完整解决方案.它包含了非常先进的音 ...

  4. 数据库设计_ERMaster安装使用_PowerDesigner数据设计工具

    数据库设计 1. 说在前面 项目开发的流程包括哪些环节 需求调研[需求调研报告]-- 公司决策层 (1) 根据市场公司需求分析公司是否需要开发软件来辅助日常工作 (2) 公司高层市场考察,市场分析,决 ...

  5. 16-MySQL DBA笔记-调优基础理论和工具

    第五部分 性能调优与架构篇 本篇将为读者介绍性能调优的一些背景知识和理论,然后介绍一些工具的运用,最后介绍从应用程序到操作系统.到数据库.到存储各个环节的优化. 性能调优是一个高度专业的领域,它需要一 ...

  6. Django安装与简单配置(1)

    目录 1. 环境准备 2. 开始安装 2.1 安装Django 2.2 安装 Mysql数据库 3. 开始配置 3.1 Django简单配置 3.1.1 创建一个工程(project)为devops: ...

  7. docker——容器安装tomcat

    写在前面: 继续docker的学习,学习了docker的基本常用命令之后,我在docker上安装jdk,tomcat两个基本的java web工具,这里对操作流程记录一下. 软件准备: 1.jdk-7 ...

  8. 网络原因导致 npm 软件包 node-sass / gulp-sass 安装失败的处理办法

    如果你正在构建一个基于 gulp 的前端自动化开发环境,那么极有可能会用到 gulp-sass ,由于网络原因你可能会安装失败,因为安装过程中部分细节会到亚马逊云服务器上获取文件.本文主要讨论在不变更 ...

  9. Sublime Text3安装JsHint

    介绍 Sublime Text3使用jshint依赖Nodejs,SublimeLinter和Sublimelinter-jshint. NodeJs的安装省略. 安装SublimeLinter Su ...

随机推荐

  1. fopen()、fwrite()、fread()函数使用说明与示例

    fopen()函数: 1.作用: 在C语言中fopen()函数用于打开指定路径的文件,获取指向该文件的指针. 2.函数原型: FILE * fopen(const char * path,const  ...

  2. Vue组件穿透

    1. element ui怎么修改单独一个label的颜色 用 >>> 进行组件的穿透

  3. jquery radio的操作

    radio 按钮组, name=”sex”. <input type="radio" name="sex" value="Male"& ...

  4. 高维数据降维 国家自然科学基金项目 2009-2013 NSFC Dimensionality Reduction

    2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技 ...

  5. Maximal Rectangle&Largest Rectangle in Histogram

    这两天在做leetcode的题目,最大矩形的题目以前遇到很多次了,一直都是用最笨的方法,扫描每个柱子,变换宽度,计算矩形面积,一直都以为就这样O(n2)的方法了,没有想到居然还有研究出了O(n)的算法 ...

  6. Java压缩/解压.zip、.tar.gz、.tar.bz2(支持中文)

    本文介绍Java压缩/解压.zip..tar.gz..tar.bz2的方式. 对于zip文件:使用java.util.zip.ZipEntry 和 java.util.zip.ZipFile,通过设置 ...

  7. Java开发者应该列入年度计划的5件事

    本文写了我今年计划要做的5件事.为了能跟踪计划执行的进度,就把这些事都列了出来.我觉得这些事对其它Java开发者而言也是不错的参考方向. 1.开发一个应用,通过Java来操作一种NoSQL数据库实现存 ...

  8. 【HDU】2191 多重背包问题

    原题目:悼念512汶川大地震遇难同胞——珍惜现在,感恩生活 [算法]多重背包(有限背包) 动态规划 [题解]http://blog.csdn.net/acdreamers/article/detail ...

  9. hadoop启动步骤

    一.ssh的启动 ssh localhost二.hadoop的HDFS的格式化 bin/hadoop namenode -format三.hadoop的start-all.sh的启动 bin/tart ...

  10. 2016.07.13-vector<vector<int>>应用2——Two Sum扩展

    收获: vector<vector<int> >res,不能直接用res[j].push_back(number),因为res[j]是空的,没有初始化 可以先定义 vector ...