ES相关知识

大家好，我是考100分的小小码，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说ES相关知识,希望您对编程的造诣更进一步.

ES相关知识

ElkStack介绍

对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目：logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示），我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack，所以说ELKStack指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合

Elasticsearch

什么是全文检索和lucene?

基于java环境,基于Lucene之上包装一层外壳
Lucene是一个java的搜索引擎库,操作非常繁琐

全文检索和倒排索引:

数据里里的标题:

1.老男孩教育 1
2.老男孩教育linux学院 1 1 1
3.老男孩教育python学院 1 1
4.老男孩教育DBA 1 1
5.老男孩教育oldzhang 1

ES内部分词,评分,倒排索引:

老男孩 1 2 3 4 5
教育 1 2 3 4 5
学院 2 3
linux 2
python 3
DBA 4

用户输入:

老男孩学院
linux老男孩学院DBA

Elasticsearch应用场景

1.搜索: 电商,百科,app搜索
2.高亮显示: github
3.分析和数据挖掘: ELK

Elasticsearch特点

1.高性能,天然分布式
2.对运维友好,不需要会java语言,开箱即用
3.功能丰富

Elasticsearch在电商搜索的实现

mysql:

skuid name
1 狗粮100kg
2 猫粮50kg
3 猫罐头200g

ES:

聚合运算之后得到SKUID:
拿到ID之后,mysql就只需要简单地where查询即可
mysql:
select xx from xxx where skuid 1

ES安装启动(最好同步时间)

0.停止其他软件

systemctl stop docker
iptables -nL
iptables -F
iptables -X
iptables -Z
iptables -nL

查看索引
curl -s 127.0.0.1:9200/_cat/indices

代码100分

1.下载软件

代码100分mkdir /data/soft
[root@db-01 /data/soft]# ll -h
total 268M
-rw-r--r-- 1 root root 109M Feb 25  2019 elasticsearch-6.6.0.rpm
-rw-r--r-- 1 root root 159M Sep  2 16:35 jdk-8u102-linux-x64.rpm

2.安装jdk

rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm 
[root@db-01 /data/soft]# java -version
openjdk version "1.8.0_212"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_212-b04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.212-b04, mixed mode)

3.安装ES

代码100分rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

4.检查

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
systemctl start elasticsearch.service

netstat -lntup|grep 9200

[root@db01 /data/soft]# curl 127.0.0.1:9200
{
  "name" : "pRG0qLR",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "mNuJSe07QM61IOxecnanZg",
  "version" : {
    "number" : "6.6.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "rpm",
    "build_hash" : "a9861f4",
    "build_date" : "2019-01-24T11:27:09.439740Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.6.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

ES配置启动

1.查看ES有哪些配置

[root@db01 ~]# rpm -qc elasticsearch 
/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml        #ES的主配置文件
/etc/elasticsearch/jvm.options              #jvm虚拟机配置
/etc/sysconfig/elasticsearch                #默认一些系统配置参数
/usr/lib/sysctl.d/elasticsearch.conf        #配置参数,不需要改动
/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service   #system启动文件

2.自定义配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml  /opt/
cat >/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml<<EOF
node.name: node-1
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.51,127.0.0.1   
http.port: 9200
EOF

3.重启服务后发现报错

systemctl restart elasticsearch.service

4.解决内存锁定失败:

查看日志发现提示内存锁定失败
[root@db01 ~]# tail -f /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log 
[2019-11-14T09:42:29,513][ERROR][o.e.b.Bootstrap          ] [node-1] node validation exception
[1] bootstrap checks failed
[1]: memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked

解决方案:
systemctl edit elasticsearch
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

systemctl daemon-reload
systemctl restart elasticsearch.service

es跟mysql关系对比

mysql	es
库	索引
表	类型
字段	项 key
行	文档

es交互方式

三种交互方式
curl命令：
最繁琐
最复杂
最容易出错
不需要安装任何软件，只需要有curl命令

es-head插件:
查看数据方便
操作相对容易
需要node环境

kibana:
查看数据以及报表格式丰富
操作很简单
需要java环境和安装配置kibana

es-head插件安装

==注意:需要修改配置文件添加允许跨域参数==

修改ES配置文件支持跨域

/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-origin: "*"

es-head 三种方式:

1.npm安装方式

需要nodejs环境
需要连接国外源

2.docker安装

3.google浏览器插件(不需要配置跨域也可以)

修改文件名为zip后缀
解压目录
拓展程序-开发者模式-打开已解压的目录
连接地址修改为ES的IP地址

具体操作命令

Head插件在5.0以后安装方式发生了改变，需要nodejs环境支持，或者直接使用别人封装好的docker镜像
插件官方地址
https://github.com/mobz/elasticsearch-head

使用docker部署elasticsearch-head
docker pull alivv/elasticsearch-head
docker run --name es-head -p 9100:9100 -dit elivv/elasticsearch-head

传统安装使用nodejs编译安装elasticsearch-head
cd /opt/
wget https://nodejs.org/dist/v12.13.0/node-v12.13.0-linux-x64.tar.xz
tar xf node-v12.13.0-linux-x64.tar.xz
mv node-v12.13.0-linux-x64 node
vim /etc/profile
PATH=$PATH:/opt/node/bin

source profile 
npm -v
node -v 
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd elasticsearch-head-master
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
cnpm install
npm run start &

es-head界面(10.0.0.51:9100,连接10.0.0.1:9200)

ES相关知识

kibana与ES交互

1.安装kibana

rpm -ivh kibana-6.6.0-x86_64.rpm

2.配置kibana(跟es装在同一台机器上)

[root@db-01 /data/soft]# grep "^[a-Z]" /etc/kibana/kibana.yml 
server.port: 5601
server.host: "10.0.0.51"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
kibana.index: ".kibana"

3.启动kibana

systemctl start kibana


systemctl status kibana -l #查看状态

4.操作ES

Dev Tools

kibana界面(10.0.0.51:5601)

ES相关知识

插入数据(处理问题)

1.使用自定义的ID 
PUT oldzhang/info/1
{
  "name": "zhang",
  "age": "29"
}

2.使用随机ID
POST oldzhang/info/
{
  "name": "zhang",
  "age": "29",
  "pet": "xiaoqi"
}

3.和mysql对应关系建议单独列一个字段(解决延时问题)
POST oldzhang/info/
{
  "uid": "1",
  "name": "ya",
  "age": "29"
}

查询数据

1.简单查询
GET /oldzhang/_search
GET /oldzhang/_search/1

2.单个条件查询
GET /oldzhang/_search
{
    "query" : {
        "term" : { "job" : "it" }
    }
}

3.多个条件查询
GET /oldzhang/_search
{
    "query" : {
      "bool": {
        "must": [
          {"match": {"pet": "xiao10"}},
          {"match": {"name": "yaz"}}
        ],
        "filter": {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 27,
              "lte": 30
            }
          }
          }
        }
      }
    }
}

4.查询方式
- curl命令
- es-head 基础查询多个条件
- es-head 左侧字段查询
- kibana dev-tools 命令查询
- kibana 索引查询

更新数据

GET oldzhang/info/1

PUT oldzhang/info/1
{
  "name": "zhang",
  "age": "30",
  "job": "it"
}

POST oldzhang/info/1
{
  "name": "zhang",
  "age": "30",
  "job": "it"
}

删除数据

1.删除指定ID的数据
DELETE oldzhang/info/1

2.删除符合条件的数据
POST oldzhang/_delete_by_query
{
  "query" : {
    "match":{
      "age":"29"
    }
  }
}

3.删除索引
DELETE oldzhang

4.!!!警告!!!
尽量不要在命令行或者Kibana里删除,因为没有任何警告
建议使用es-head删除
生产环境可以先把索引关闭掉,如果一段时间没人访问了再删除

工作中删除ES索引流程

1.先关闭需要删除的索引

2.如果有业务在用,开发回来找你

3.业务迁移完成后,再次关闭

4.假如关闭之后等了一个星期还没有人来找你

5.写邮件给领导,交代清楚所有流程,等回复

6.删除之前备份一份,然后删除

删除索引推荐(变灰)

ES相关知识

集群的相关名词

1.集群健康状态
绿色: 所有数据都完整,并且副本数满足
黄色: 所有数据都完整,但是有的索引副本数不满足
红色: 有的数据不完整

2.节点类型
主节点:        负责调度数据分配到哪个节点
数据节点:   负责处理落到自己身上的数据
默认: 主节点同时也是数据节点


3.数据分片
主分片:        实际存储的数据,负责读写,粗框的是主分片
副本分片:   主分片的副本,提供读,同步主分片,细框的是副本分片


4.副本:
主分片的备份,副本数量可以自定义

部署es集群

1.安装java
rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm

2.安装ES
rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

3.配置ES配置文件
配置内存锁定:
systemctl edit elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

集群配置文件:
b01配置文件:
cat > /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml <<EOF
cluster.name: linux5
node.name: node-1
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.51,127.0.0.1
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
EOF
==================================================================
db02配置文件:
cat> /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml <<EOF
cluster.name: linux5
node.name: node-2
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.52,127.0.0.1
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.52"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
EOF 

4.启动
systemctl daemon-reload
systemctl restart elasticsearch

5.查看日志
tail -f /var/log/elasticsearch/linux5.log

6.ES-head查看是否有2个节点

es集群相关注意

注意事项:
1.插入和读取数据在任意节点都可以执行,效果一样
2.es-head可以连接集群内任一台服务

3.主节点负责读写
如果主分片所在的节点坏掉了,副本分片会升为主分片

4.主节点负责调度
如果主节点坏掉了,数据节点会自动升为主节点

查看集群各种信息

GET _cat/nodes
GET _cat/health
GET _cat/master
GET _cat/fielddata
GET _cat/indices
GET _cat/shards
GET _cat/shards/oldzhang

扩容第三台机器

1.安装java

rpm -ivh jdk-8u102-linux-x64.rpm

2.安装ES

rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm

3.配置内存锁定

systemctl edit elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

4.db03集群配置文件

cat > /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml <<EOF
cluster.name: linux5
node.name: node-3
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.0.0.53,127.0.0.1
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51", "10.0.0.53"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
EOF

5.启动

systemctl daemon-reload
systemctl restart elasticsearch

集群注意事项

集群配置文件
1同一个集群的所有成员,集群名称要一样
2.节点名称每个主机都不一样
3.选举相关参数,所有可能成为master的节点数/2+1=集群的大多数

注意1:发现节点参数不需要把集群内所有的机器IP都加上
只需要包含集群内任意一个IP和自己的IP就可以
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.51","10.0.0.53"]

注意2: 集群选举相关的参数需要设置为集群节点数的大多数
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

注意3: 默认创建索引为1副本5分片

注意4: 数据分配的时候会出现2中颜色
紫色: 正在迁移
黄色: 正在复制
绿色: 正常

注意5: 3节点的时候
0副本一台都不能坏 
1副本的极限情况下可以坏2台: 1台1台的坏,不能同时坏2台
2副本的情况,发现节点数为1,可以同时坏2台

注意6:集群指令可以在集群内任意一个节点执行
通讯端口防火请要放行
9200 9300 
监控状态不能只监控颜色(稳定状态下,监控颜色和节点数)

动态修改最小发现节点数(临时,出问题时动态改不了)

GET _cluster/settings

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "discovery.zen.minimum_master_nodes": 2
  }
}

自定义副本分片和索引

索引为2副本3分片
索引为0副本5分片

注意:
索引一旦建立完成,分片数就不可以修改了
但是副本数可以随时修改

命令:
1.创建索引的时候就自定义副本和分片
PUT /yayayaay/
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 0
  }
}

2.修改单个索引的副本数(坏两台,其他索引丢数据)
PUT /oldzhang/_settings/
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 0
  }
}

3.修改所有的索引的副本数
PUT /_all/_settings/
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 0
  }
}

工作如何设置:
2个节点: 默认就可以 
3个节点: 重要的数据,2副本 不重要的默认 
日志收集: 1副本3分片

监控

监控注意,不能只监控集群状态
1.监控节点数
2.监控集群状态
3.2者任意一个发生改变了都报警

监控命令: curl -s 127.0.0.1:9200/_cat/
GET _cat/nodes
GET _cat/healt

增强插件x-pack监控功能

前提:同步时间,集群有警告,不影响集群
monitoring-->点一下蓝色图标

ES相关知识

优化

1.内存 
不要超过32G 

48内存 
系统留一半: 24G 
自己留一半: 24G
8G 12G 16G 24G 30G 

当前业务量 4G
先给 8G
满了之后先别急的加内存,询问开发和老大,是不是我们的使用问题
加到 12G
满了之后先别着急加内存,询问开发和老大,是不是使用的问题
加16G 20G 24G 所有内存一半
要给老大打招呼,我们已经用到系统的一半内存了
官方建议不要超过30G,要考虑加机器了

2.硬盘的优化
RAID0 ssd
利用了ES集群本身的高可用优势来弥补ssd硬盘和raid0的风险
兼顾速度和安全,比较费钱
3.代码的优化
4.升级大版本


4.升级大版本
- 更新很多新功能
- 性能都会得到大幅提升
- 提前测试好
- 升级的风险
  - 数据丢失的风险
  - 功能的改变，代码需要修改
- 滚动升级

5.必杀技
加机器 money$$$$$$

集群发现相关参数

#跨机房调大点
discovery.zen.fd.ping_timeout: 120s  
discovery.zen.fd.ping_retries: 6  
discovery.zen.fd.ping_interval: 30s  

超时时间为120s
重试次数为6次
每次间隔30秒

中文分词

未分词的情况:

1.插入测试数据
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/1 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/2 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/3 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/4 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
'

2.检测
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_search  -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}
'

分词配置
1.配置中文分词器
cd /usr/share/elasticsearch
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip

2.创建索引 
curl -XPUT http://localhost:9200/news

3.创建模板
curl -XPOST http://localhost:9200/news/text/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }
        }

}'

4.插入测试数据
POST /news/text/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}

POST /news/text/2
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}

POST /news/text/3
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}

POST /news/text/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}

5.再次查询数据发现已经能识别中文了
POST /news/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "张亚" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

中文分词

未分词的情况

1.插入测试数据
POST /news/txt/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}

POST /news/txt/2
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}

POST /news/txt/3
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}

POST /news/txt/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}

2.检测
POST /news/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

分词配置

0.前提条件
- 所有的ES节点都需要安装
- 所有的ES都需要重启才能生效

1.配置中文分词器
cd /usr/share/elasticsearch
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.6.0/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip

本地文件安装
/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install file:///XXX/elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip

重启
2.创建索引 
PUT /news1

3.创建模板
POST /news1/text/_mapping
{
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }
        }

}

ik_smart:粗略的分词
ik_max_word:比较精细的分词
4.插入测试数据
POST /news1/text/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}

POST /news1/text/2
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}

POST /news1/text/3
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}

POST /news1/text/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}

5.再次查询数据发现已经能识别中文了
POST /news1/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

重新查数据的原理图

ES相关知识

安装报错总结

1.集群内所有的机器没有全部都安装插件
2.执行完命令不看提示，安装失败了不知道
3.创建的索引和搜索的索引名称不是一个
4.创建模版之前要先单独创建索引
5.安装包上传不完整导致安装失败
6.ES节点配置不统一
7.修改完没有全部重启
8.字典也一样

手动更新字典

1.创建字典
 vi /etc/elasticsearch/analysis-ik/main.dic 

2.把字典发送到集群内所有的机器
scp main.dic 10.0.0.52:/etc/elasticsearch/analysis-ik/

3.重启所有的ES节点！！！
systemctl restart elasticsearch 

4.更新索引的数据
POST /news2/text/5
{"content":"昨天胖虎很嚣张，让张亚请他吃饭"}
5.搜索测试
POST /news2/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "胖虎" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

热更新中文分词库

原理图(F12>>>>ETag会改变)

ES相关知识

1.安装nginx
[root@db01 ~]# cat /etc/yum.repos.d/nginx.repo
[nginx-stable]
name=nginx stable repo
baseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
module_hotfixes=true

[nginx-mainline]
name=nginx mainline repo
baseurl=http://nginx.org/packages/mainline/centos/$releasever/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=0
gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
module_hotfixes=true

yum makecache fast
yum -y install nginx
2.配置nginx

[root@db01 nginx]# cat /etc/nginx/conf.d/default.conf 
server {
    listen       80;
    server_name  localhost;

    #access_log  /var/log/nginx/host.access.log  main;

    location / {
        root   /usr/share/nginx/html/;
        charset utf-8;
    autoindex on;
    autoindex_localtime on;
    autoindex_exact_size off;
    }
}
nginx -t
systemctl start nginx
3.写字典
[root@db01 nginx]# cat /usr/share/nginx/html/my.txt 
我
中国
日本
打发
台湾
小日本
伊朗
时间
滚蛋
王总


4.配置es的中文分词器插件
vim /etc/elasticsearch/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict"></entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords"></entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <entry key="remote_ext_dict">http://10.0.0.51/my.txt</entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

5.将修改好的IK配置文件复制到其他所有ES节点
scp /etc/elasticsearch/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml 10.0.0.53:/etc/elasticsearch/analysis-ik/

6.重启所有的ES节点
systemctl restart elasticsearch
7.查看日志里字典的词有没有加载出来
tail -f /var/log/elasticsearch/linux5.log

8.打开es日志，然后更新字典内容，查看日志里会不会自动加载

9.搜索测试验证结果
POST /news2/text/6
{"content":"昨天胖虎很嚣张，把班长打了一顿并让班长请他吃饭"}

POST /news2/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "班长" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}
测试是否更新
echo "武汉" >> /usr/share/nginx/html/my.txt
10.电商上架新产品流程(先更新字典,在插入数据)
- 先把新上架的商品的关键词更新到词典里
- 查看ES日志，确认新词被动态更新了
- 自己编写一个测试索引，插入测试数据，然后查看搜索结果
- 确认没有问题之后，在让开发插入新商品的数据
- 测试

备份恢复

0.前提条件

必须要有Node环境和npm软件
nodejs
npm

1.nodejs环境安装(注意路径的存放)

cd /opt
weget https://nodejs.org/dist/v10.16.3/node-v10.16.3-linux-x64.tar.xz
tar xf  node-v10.16.3-linux-x64.tar.xz 
mv node-v12.13.0-linux-x64 node
echo "export PATH=/opt/node/bin:$PATH" >> /etc/profile
source /etc/profile
[root@db-01 ~]# node -v
v10.16.3
[root@db-01 ~]# npm -v
6.9.0

2.指定使用国内淘宝npm源

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

3.安装es-dump

cnpm install elasticdump -g

4.备份命令

备份成可读的json格式
elasticdump 
  --input=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --output=/data/news2.json 
  --type=data

备份成压缩格式(恢复先解压gzip -d ,在恢复)
elasticdump 
  --input=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --output=$|gzip > /data/news2.json.gz  

备份分词器/mapping/数据一条龙服务(先恢复mapping表空间,在恢复数据)不同节点之间也可以备份恢复
elasticdump 
  --input=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --output=/data/news2_analyzer.json 
  --type=analyzer
elasticdump 
  --input=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --output=/data/news2_mapping.json 
  --type=mapping
elasticdump 
  --input=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --output=/data/news2.json 
  --type=data

5.恢复命令

只恢复数据
elasticdump 
  --input=/data/news2.json 
  --output=http://10.0.0.51:9200/news2

恢复所有数据包含分词器/mapping一条龙
elasticdump 
  --input=/data/news2_analyzer.json 
  --output=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --type=analyzer
elasticdump 
  --input=/data/news2_mapping.json 
  --output=http://10.0.0.51:9200/news2 
  --type=mapping
elasticdump 
  --input=/data/news2.json 
  --output=http://10.0.0.51:9200/news2
  --type=data

批量备份

curl -s 127.0.0.1:9200/_cat/indices|awk '{print $3}'

6.备份恢复注意

恢复的时候需要先解压缩成json格式 
恢复的时候,如果已经存在相同的数据,会被覆盖掉
如果新增加的数据,则不影响,继续保留

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ElkStack介绍

Elasticsearch

什么是全文检索和lucene?

全文检索和倒排索引:

数据里里的标题:

ES内部分词,评分,倒排索引:

用户输入:

Elasticsearch应用场景

Elasticsearch特点

Elasticsearch在电商搜索的实现

mysql:

ES:

ES安装启动(最好同步时间)

0.停止其他软件

1.下载软件

2.安装jdk

3.安装ES

4.检查

ES配置启动

1.查看ES有哪些配置

2.自定义配置文件

3.重启服务后发现报错

4.解决内存锁定失败:

es跟mysql关系对比

es交互方式

es-head插件安装

es-head 三种方式:

1.npm安装方式

2.docker安装

3.google浏览器插件(不需要配置跨域也可以)

具体操作命令

kibana与ES交互

1.安装kibana

2.配置kibana(跟es装在同一台机器上)

3.启动kibana

4.操作ES

插入数据(处理问题)

查询数据

更新数据

删除数据

工作中删除ES索引流程

集群的相关名词

部署es集群

es集群相关注意

查看集群各种信息

扩容第三台机器

1.安装java

2.安装ES

3.配置内存锁定

4.db03集群配置文件

5.启动

集群注意事项

动态修改最小发现节点数(临时,出问题时动态改不了)

自定义副本分片和索引

监控

增强插件x-pack监控功能

优化

集群发现相关参数

中文分词

中文分词

未分词的情况

分词配置

安装报错总结

手动更新字典

热更新中文分词库

备份恢复

0.前提条件

1.nodejs环境安装(注意路径的存放)

2.指定使用国内淘宝npm源

3.安装es-dump

4.备份命令

5.恢复命令

批量备份

6.备份恢复注意

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