浅谈ElasticSearch架构以及集成
简介
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源的分布式Restful全文搜索和分析引擎。它允许用户快速的（近实时的）存储、搜索和分析海量数据。它通常用作底层引擎技术，为具有复杂搜索功能和要求的应用程序提供支持。
以下是ES可用于的一些场景：
- 电商网站提供搜索功能：可使用
ES来存储产品的目录和库存，并为它们提供搜索和自动填充建议。 - 收集日志和交易数据，并进行分析：可使用
Logstash来收集、聚合和解析数据， 然后让Logstash将此数据提供给ES。然后可在ES中搜索和聚合开发者感兴趣的信息。 - 需要快速调查、分析、可视化查询大量数据的特定问题：可以使用ES存储数据，然后使用
Kibana构建自定义仪表板，来可视化展示数据。还可以使用ES的聚合功能针对这些数据进行复杂的商业分析。
我们要认识一个人Doug Cutting
为什么要提Doug Cutting，因为Elasticsearch的底层是Lucene，而Lucene就是Doug Cutting大神写的。
引用来自于： 鲜枣课堂
1998年9月4日，Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。
无独有偶，一位名叫Doug Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。
左为Doug Cutting，右为Lucene的LOGO
Lucene是用JAVA写成的，目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（代码公开），非常受程序员们的欢迎。
早期的时候，这个项目被发布在Doug Cutting的个人网站和SourceForge（一个开源软件网站）。后来，2001年底，Lucene成为Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。
Apache软件基金会，搞IT的应该都认识
2004年，Doug Cutting再接再励，在Lucene的基础上，和Apache开源伙伴Mike Cafarella合作，开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎，命名为Nutch。
Nutch是一个建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序，可以下载下来直接使用。它在Lucene的基础上加了网络爬虫和一些网页相关的功能，目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络的搜索上，就像Google一样。
Nutch在业界的影响力比Lucene更大。
大批网站采用了Nutch平台，大大降低了技术门槛，使低成本的普通计算机取代高价的Web服务器成为可能。甚至有一段时间，在硅谷有了一股用Nutch低成本创业的潮流。
随着时间的推移，无论是Google还是Nutch，都面临搜索对象“体积”不断增大的问题。
尤其是Google，作为互联网搜索引擎，需要存储大量的网页，并不断优化自己的搜索算法，提升搜索效率。
Google搜索栏
在这个过程中，Google确实找到了不少好办法，并且无私地分享了出来。
2003年，Google发表了一篇技术学术论文，公开介绍了自己的谷歌文件系统GFS（Google File System）。这是Google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。
第二年，也就是2004年，Doug Cutting基于Google的GFS论文，实现了分布式文件存储系统，并将它命名为NDFS（Nutch Distributed File System）。
还是2004年，Google又发表了一篇技术学术论文，介绍自己的MapReduce编程模型。这个编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。
第二年（2005年），Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。
2006年，当时依然很厉害的Yahoo（雅虎）公司，招安了Doug Cutting。
这里要补充说明一下雅虎招安Doug的背景：2004年之前，作为互联网开拓者的雅虎，是使用Google搜索引擎作为自家搜索服务的。在2004年开始，雅虎放弃了Google，开始自己研发搜索引擎。所以。。。
加盟Yahoo之后，Doug Cutting将NDFS和MapReduce进行了升级改造，并重新命名为Hadoop（NDFS也改名为HDFS，Hadoop Distributed File System）。
这个，就是后来大名鼎鼎的大数据框架系统——Hadoop的由来。而Doug Cutting，则被人们称为Hadoop之父。
Hadoop这个名字，实际上是Doug Cutting他儿子的黄色玩具大象的名字。所以，Hadoop的Logo，就是一只奔跑的黄色大象。
我们继续往下说。
还是2006年，Google又发论文了。
这次，它们介绍了自己的BigTable。这是一种分布式数据存储系统，一种用来处理海量数据的非关系型数据库。
Doug Cutting当然没有放过，在自己的hadoop系统里面，引入了BigTable，并命名为HBase。
好吧，反正就是紧跟Google时代步伐，你出什么，我学什么。
所以，Hadoop的核心部分，基本上都有Google的影子。
其实从这里也能看到，站在巨人肩膀上或者仿照强者，也可以走出一条属于自己的道路。
安装Elasticsearch
➜ Tools brew search elasticsearch==> Formulae
elasticsearch elasticsearch@2.4 elasticsearch@5.6
➜ Tools brew install elasticsearch@5.6
==> Downloading https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.16.tar.gz
######################################################################## 100.0%
Warning: elasticsearch@5.6 has been deprecated!
==> Caveats
Data: /usr/local/var/elasticsearch/elasticsearch_chenyuan/
Logs: /usr/local/var/log/elasticsearch/elasticsearch_chenyuan.log
Plugins: /usr/local/opt/elasticsearch@5.6/libexec/plugins/
Config: /usr/local/etc/elasticsearch/
plugin script: /usr/local/opt/elasticsearch@5.6/libexec/bin/elasticsearch-plugin
elasticsearch@5.6 is keg-only, which means it was not symlinked into /usr/local,
because this is an alternate version of another formula.
If you need to have elasticsearch@5.6 first in your PATH run:
echo "export PATH="/usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin:$PATH"" >> ~/.zshrc
To have launchd start elasticsearch@5.6 now and restart at login:
brew services start elasticsearch@5.6
Or, if you don"t want/need a background service you can just run:
/usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin/elasticsearch
==> Summary
/usr/local/Cellar/elasticsearch@5.6/5.6.16: 106 files, 36.0MB, built in 10 seconds
==> `brew cleanup` has not been run in 30 days, running now...
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/erlang--22.1.2.mojave.bottle.tar.gz... (77.3MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/gettext--0.20.1.catalina.bottle.tar.gz... (8.3MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/icu4c--64.2.catalina.bottle.tar.gz... (26.1MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/jpeg--9c.mojave.bottle.tar.gz... (300.8KB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/libpng--1.6.37.mojave.bottle.tar.gz... (442.2KB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/libtiff--4.0.10_1.mojave.bottle.tar.gz... (1MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/node--12.11.1.catalina.bottle.tar.gz... (14.8MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/openssl@1.1--1.1.1d.mojave.bottle.tar.gz... (5.2MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/perl--5.30.0.catalina.bottle.tar.gz... (16.3MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/rabbitmq--3.8.0.tar.xz... (11MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/subversion--1.12.2_1.catalina.bottle.1.tar.gz... (10MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/utf8proc--2.4.0.catalina.bottle.tar.gz... (152.2KB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Caches/Homebrew/wxmac--3.0.4_2.mojave.bottle.tar.gz... (7.4MB)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Logs/Homebrew/icu4c... (64B)
Removing: /Users/chenyuan/Library/Logs/Homebrew/node... (64B)
Pruned 0 symbolic links and 2 directories from /usr/local
查看一下版本号，结果没有结果。
➜ ~ elasticsearch --versionzsh: command not found: elasticsearch
然后看之前的日志，需要你手动配置一下环境变量。
echo "export PATH="/usr/local/opt/elasticsearch@5.6/bin:$PATH"" >> ~/.zshrc# 重新加载环境变量
➜ ~ source ~/.zshrc
➜ ~ elasticsearch --version
Version: 5.6.16, Build: 3a740d1/2019-03-13T15:33:36.565Z, JVM: 1.8.0_162
启动ElasticSearch
➜ ~ elasticsearch[2020-05-14T21:47:06,301][INFO ][o.e.n.Node ] [] initializing ...
[2020-05-14T21:47:06,403][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment ] [vXW29Yn] using [1] data paths, mounts [[/ (/dev/disk1s5)]], net usable_space [42.5gb], net total_space [465.7gb], spins? [unknown], types [apfs]
[2020-05-14T21:47:06,404][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment ] [vXW29Yn] heap size [1.9gb], compressed ordinary object pointers [true]
[2020-05-14T21:47:06,406][INFO ][o.e.n.Node ] node name [vXW29Yn] derived from node ID [vXW29YnkRDaIb8XuGeKRxQ]; set [node.name] to override
[2020-05-14T21:47:06,406][INFO ][o.e.n.Node ] version[5.6.16], pid[75858], build[3a740d1/2019-03-13T15:33:36.565Z], OS[Mac OS X/10.15.4/x86_64], JVM[Oracle Corporation/Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM/1.8.0_162/25.162-b12]
[2020-05-14T21:47:06,406][INFO ][o.e.n.Node ] JVM arguments [-Xms2g, -Xmx2g, -XX:+UseConcMarkSweepGC, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75, -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly, -XX:+AlwaysPreTouch, -Xss1m, -Djava.awt.headless=true, -Dfile.encoding=UTF-8, -Djna.nosys=true, -Djdk.io.permissionsUseCanonicalPath=true, -Dio.netty.noUnsafe=true, -Dio.netty.noKeySetOptimization=true, -Dio.netty.recycler.maxCapacityPerThread=0, -Dlog4j.shutdownHookEnabled=false, -Dlog4j2.disable.jmx=true, -Dlog4j.skipJansi=true, -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError, -Des.path.home=/usr/local/Cellar/elasticsearch@5.6/5.6.16/libexec]
[2020-05-14T21:47:07,237][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [aggs-matrix-stats]
[2020-05-14T21:47:07,237][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [ingest-common]
[2020-05-14T21:47:07,237][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [lang-expression]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [lang-groovy]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [lang-mustache]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [lang-painless]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [parent-join]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [percolator]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [reindex]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [transport-netty3]
[2020-05-14T21:47:07,238][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] loaded module [transport-netty4]
[2020-05-14T21:47:07,239][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [vXW29Yn] no plugins loaded
[2020-05-14T21:47:08,643][INFO ][o.e.d.DiscoveryModule ] [vXW29Yn] using discovery type [zen]
[2020-05-14T21:47:09,099][INFO ][o.e.n.Node ] initialized
[2020-05-14T21:47:09,099][INFO ][o.e.n.Node ] [vXW29Yn] starting ...
[2020-05-14T21:47:09,347][INFO ][o.e.t.TransportService ] [vXW29Yn] publish_address {127.0.0.1:9300}, bound_addresses {[::1]:9300}, {127.0.0.1:9300}
[2020-05-14T21:47:12,405][INFO ][o.e.c.s.ClusterService ] [vXW29Yn] new_master {vXW29Yn}{vXW29YnkRDaIb8XuGeKRxQ}{0aNOjaAGSGGLSXHQUS-lyg}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}, reason: zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined)
[2020-05-14T21:47:12,425][INFO ][o.e.h.n.Netty4HttpServerTransport] [vXW29Yn] publish_address {127.0.0.1:9200}, bound_addresses {[::1]:9200}, {127.0.0.1:9200}
[2020-05-14T21:47:12,425][INFO ][o.e.n.Node ] [vXW29Yn] started
[2020-05-14T21:47:12,431][INFO ][o.e.g.GatewayService ] [vXW29Yn] recovered [0] indices into cluster_state
直接在浏览器输入：http://localhost:9200/
安装Kibana
➜ ~ brew search kibana==> Formulae
kibana kibana@5.6
➜ ~ brew install kibana@5.6
==> Downloading https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/bottles/kibana%405.6-5.6.16.catalina.bottle.1.tar.gz
==> Downloading from https://akamai.bintray.com/f4/f451a8784dc52182670152d040f6533d4dc2f1b251ef3797eed6c6ff565db8af?__gda__=exp=1589465020~hm
######################################################################## 100.0%
Warning: kibana@5.6 has been deprecated!
==> Pouring kibana@5.6-5.6.16.catalina.bottle.1.tar.gz
==> Caveats
Config: /usr/local/etc/kibana/
If you wish to preserve your plugins upon upgrade, make a copy of
/usr/local/opt/kibana@5.6/plugins before upgrading, and copy it into the
new keg location after upgrading.
kibana@5.6 is keg-only, which means it was not symlinked into /usr/local,
because this is an alternate version of another formula.
If you need to have kibana@5.6 first in your PATH run:
echo "export PATH="/usr/local/opt/kibana@5.6/bin:$PATH"" >> ~/.zshrc
To have launchd start kibana@5.6 now and restart at login:
brew services start kibana@5.6
Or, if you don"t want/need a background service you can just run:
/usr/local/opt/kibana@5.6/bin/kibana
==> Summary
/usr/local/Cellar/kibana@5.6/5.6.16: 37,391 files, 200MB
同样的道理，配置好环境变量。
启动kibana
➜ ~ kibana log [13:56:55.842] [info][status][plugin:kibana@5.6.16] Status changed from uninitialized to green - Ready
log [13:56:55.901] [info][status][plugin:elasticsearch@5.6.16] Status changed from uninitialized to yellow - Waiting for Elasticsearch
log [13:56:55.923] [info][status][plugin:console@5.6.16] Status changed from uninitialized to green - Ready
log [13:56:55.952] [info][status][plugin:metrics@5.6.16] Status changed from uninitialized to green - Ready
log [13:56:56.158] [info][status][plugin:timelion@5.6.16] Status changed from uninitialized to green - Ready
log [13:56:56.162] [info][listening] Server running at http://localhost:5601
log [13:56:56.163] [info][status][ui settings] Status changed from uninitialized to yellow - Elasticsearch plugin is yellow
log [13:57:01.165] [info][status][plugin:elasticsearch@5.6.16] Status changed from yellow to yellow - No existing Kibana index found
log [13:57:02.456] [info][status][plugin:elasticsearch@5.6.16] Status changed from yellow to green - Kibana index ready
log [13:57:02.457] [info][status][ui settings] Status changed from yellow to green - Ready
直接在浏览器输入：http://localhost:5601/
添加数据
PUT /megacorp/employee/1{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
{ "_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_version": 1, // 版本
"result": "created", // 是新增还是修改
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}
查询数据
对着官方文档一一的研究了一下它的一些语法与介绍。我个人觉得ElasticSearch的官方文档还算比较过关的：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html 学习起来基本毫无障碍。
POST /my_store/products/_bulk{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"price" : 20
}
}
}
}
}
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
GET /my_store/_analyze
{
"field": "productID",
"text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
DELETE /my_store
PUT /my_store
{
"mappings" : {
"products" : {
"properties" : {
"productID" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed"
}
}
}
}
}
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 20}},
{ "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
],
"must_not" : {
"term" : {"price" : 30}
}
}
}
}
}
}
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
}
}
}
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gte" : 20,
"lt" : 40
}
}
}
}
}
}
POST /my_index/posts/_bulk
{ "index": { "_id": "1" }}
{ "tags" : ["search"] }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "tags" : ["search", "open_source"] }
{ "index": { "_id": "3" }}
{ "other_field" : "some data" }
{ "index": { "_id": "4" }}
{ "tags" : null }
{ "index": { "_id": "5" }}
{ "tags" : ["search", null] }
GET /my_index/posts/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"exists" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
GET /my_index/posts/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter": {
"missing" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors111" : {
"terms" : {
"field" : "color.keyword"
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color.keyword"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color.keyword"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"make": {
"terms": {
"field": "make.keyword"
}
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color.keyword"
},
"aggs": {
"avg_price": { "avg": { "field": "price" }
},
"make" : {
"terms" : {
"field" : "make.keyword"
},
"aggs" : {
"min_price" : { "min": { "field": "price"} },
"max_price" : { "max": { "field": "price"} }
}
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs":{
"price":{
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 20000
},
"aggs":{
"revenue": {
"sum": {
"field" : "price"
}
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"makes": {
"terms": {
"field": "make.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"stats": {
"extended_stats": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field": "sold",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count" : 0,
"extended_bounds" : {
"min" : "2014-01-01",
"max" : "2014-12-31"
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field": "sold",
"interval": "quarter",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count" : 0,
"extended_bounds" : {
"min" : "2014-01-01",
"max" : "2014-12-31"
}
},
"aggs": {
"per_make_sum": {
"terms": {
"field": "make.keyword"
},
"aggs": {
"sum_price": {
"sum": { "field": "price" }
}
}
},
"total_sum": {
"sum": { "field": "price" }
}
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"query" : {
"match" : {
"make" : "ford"
}
},
"aggs" : {
"colors" : {
"terms" : {
"field" : "color.keyword"
}
}
}
}
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"match" : {
"make" : "ford"
}
},
"aggs" : {
"single_avg_price": {
"avg" : { "field" : "price" }
},
"all": {
"global" : {},
"aggs" : {
"avg_price": {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}
布尔过滤器
一个 bool 过滤器由三部分组成：
{ "bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
}
}
must所有的语句都 必须（must） 匹配，与
AND等价。must_not所有的语句都 不能（must not） 匹配，与
NOT等价。should至少有一个语句要匹配，与
OR等价。
就这么简单！ 当我们需要多个过滤器时，只须将它们置入 bool 过滤器的不同部分即可。
几个核心概念
- 集群（Cluster）一组拥有共同的 cluster name 的节点。
- 节点（Node) 集群中的一个 Elasticearch 实例。
- 索引（Index) 相当于关系数据库中的database概念，一个集群中可以包含多个索引。这个是个逻辑概念。
- 主分片（Primary shard） 索引的子集，索引可以切分成多个分片，分布到不同的集群节点上。分片对应的是 Lucene 中的索引。
- 副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本。
- 类型（Type）相当于数据库中的table概念，mapping是针对 Type 的。同一个索引里可以包含多个 Type。
- Mapping 相当于数据库中的schema，用来约束字段的类型，不过 Elasticsearch 的 mapping 可以自动根据数据创建。
- 文档（Document) 相当于数据库中的row。
- 字段（Field）相当于数据库中的column。
- 分配（Allocation） 将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。
- gateway: 代表es索引快照的存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
索引数据结构
传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用倒排索引(inverted index)来达到相同目的，倒排索引中用到的数据结构是FST树。
它的优点
Elasticsearch主要优势是：速度快，使用方便，分布式的，检索，功能强大。
ES官方的想做的是ELK结合起来做日志分析等工作。估计这也是它最多的应用场景。
Elasticsearch 现在的主要目标市场已经从站内搜索转移到了监控与日志数据的收集存储和分析，也就是大家常谈论的ELK。
Elasticsearch 现在主要的应用场景有三块。站内搜索，主要和 Solr 竞争，属于后起之秀。NoSQL json文档数据库，主要抢占 Mongo 的市场，它在读写性能上优于 Mongo，同时也支持地理位置查询，还方便地理位置和文本混合查询，属于歪打正着。监控，统计以及日志类时间序的数据的存储和分析以及可视化，这方面是引领者。
如何实现Master选举的？
Elasticsearch的选举是ZenDiscovery模块负责的，通过多播或单播技术来发现同一个集群中的其他节点并与它们连接。
一个节点如何选取它自己认为的master节点？
它会对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。
集群分片的读写操作流程
集群分片的读写操作流程
第一：路由计算(routing)和副本一致性（replica）
- routing
Elasticsearch针对路由计算选择了一个很简单的方法，计算如下：
routing = hash(routing) % number_of_primary_shards
每个数据都有一个routing参数，默认情况下，就使用其_id值，将其_id值计算hash后，对索引的主分片数取余，就是数据实际应该存储到的分片ID
由于取余这个计算，完全依赖于分母，所以导致Elasticsearch索引有一个限制，索引的主分片数，不可以随意修改。因为一旦主分片数不一样，索引数据不可读。
- 副本一致性(replica)
作为分布式系统，数据副本可算是一个标配。Elasticsearch数据写入流程。自然涉及副本，在有副本配置的情况下，数据从发向Elasticsearch节点，到接到Elasticsearch节点响应返回，流向如下
客户端请求发送给master Node1节点，这里也可以发送给其他节点
Node1节点用数据的_id计算出数据应该存储在shard0上，通过cluster state信息发现shard0的主分片在Node3节点上，Node1转发请求数据给Node3,Node3完成数据的索引，索引过程在上篇博客中详细介绍了。
Node3并行转发数据给分配有shard0的副本分片Node1和Node2上。当收到任一节点汇报副本分片数据写入成功以后，Node3即返回给初始的接受节点Node1，宣布数据写入成功。Node1成功返回给客户端。
第二：shard的allocate配置
上文介绍了分片的索引过程，通过路由计算可以确定文本所在的分片id，那么分片在集群中的分配策略是如何确定的？
一般来说，某个shard分配在哪个节点上，是由Elasticsearch自动决定的。以下几种情况会触发分配动作：
- 新索引生成
- 索引的删除
- 新增副本分片
- 节点增减引发的数据均衡
如何集成Bboss+Echart？
如何更高效的集成一些已经成型的开源框架呢？推荐一个比较好用的es+spring的框架，而且是基于Restful方式的，支持像mybatis的写法。
<!-- ES start --> <dependency>
<groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
<artifactId>bboss-elasticsearch-spring-boot-starter</artifactId>
<version>6.1.1</version>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- ES end -->
<!-- 让你轻松的搞定ECharts各种域对象 -->
<dependency>
<groupId>com.github.abel533</groupId>
<artifactId>ECharts</artifactId>
<version>3.0.0.6</version>
</dependency>
后面专门来用一篇描述对于bboss-elasticsearch-spring-boot-starter的集成以及改造。
# ElasticSearch 配置spring.elasticsearch.bboss.elasticsearch.rest.hostNames=elasticsearch-test.za.net:9200
<properties> <property name="pieLoanSuccessAndGroupByProduct">
<![CDATA[
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"range": {
"gmt_created": {
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"from": #[from],
"to": #[to]
}
}
},
"must": {
"match": {
"status": 5
}
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"list": {
"terms": {
"field": "product_code"
}
}
}
}
]]>
</property>
</properties>
@Testpublic void testSearchAgg() throws Exception {
String mappath = "esmapper/LoanApply.xml";
//创建加载配置文件的客户端工具，用来检索文档，单实例多线程安全
ClientInterface clientInterface = bbossESStarter.getConfigRestClient(mappath);
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("from", "2017-01-14 12:14:09");
params.put("to", "2018-05-14 12:14:09");
String path = index + "/" + type + "/_search";
ESAggDatas<LongAggHit> response = clientInterface.searchAgg(path,
"pieLoanSuccessAndGroupByProduct",
params,
LongAggHit.class,
"list");
log.info("response={}", JSONUtils.toFormatJsonString(response));
}
上面就是一个简单的例子，后面可以专门为这个开源项目做一个详细的介绍，不过人家的文档写的也是非常的Nice的。https://esdoc.bbossgroups.com/#/quickstart
参考地址
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/33671444
- https://yq.aliyun.com/articles/581877
- https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4119841.html
- https://my.oschina.net/u/2935389/blog/754674
- https://blog.csdn.net/yangwenbo214/article/details/77802331
- https://www.jianshu.com/p/2cac077e05cf
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以上是 浅谈ElasticSearch架构以及集成 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/517893.html
