elasticsearch在NAS上的部署和使用
elasticsearch是一款企业级的全文搜素引擎，基于java的Lucene库开发，完全采用RESTful接口面向用户，对分布式搜索支持非常好！
部署环境
为了能实现分布式部署，我这里采用了两台群晖的nas，分别是x86和arm的架构，实践证明都是能运行起来的。
主机：群晖的DS415+，DS414j (https://www.synology.com)
版本：elasticsearch-1.5.0
安装
先从apache的官方网站上下载elasticsearch的程序包
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
这里有4种下载包，tar/zip/deb/rpm，我这里选择zip，在nas中解压后就能直接执行了。
需要注意的是，因为elasticsearch是用java编写的，所以运行的环境必须要有java的解释器，在群晖nas上默认是没有的，需要安装java的管理器，然后去oracle的官方网站上下载jre来安装到nas中去。
运行
解压后，运行./bin/elasticsearch，过几秒钟就会把服务启动起来了，如果想要在background中运行，就采用./bin/elasticsearch -d的方式。
运行后，可以开打浏览器直接访问http://localhost:9200/ (这里localhost请替换成你的服务器地址)
运行成功可以看到如下内容：
顺便说一下，
如果想更加容易的去管理elasticsearch，那么就使用Marvel插件(太贵了1000刀一年了，用不起，自己开发)
该插件提供一下功能：
监控你的cluster状态
实时和历史分析elasticsearch的内部状态，存储历史记录，性能监控等
提供了一个call Elasticsearch‘s REST API的控制台
bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest
Stop and Start Elasticsearch
http://any-server-in-cluster:9200/_plugin/marvel
如果不想被监控，那么
echo ‘marvel.agent.enabled: false‘ >> ./config/elasticsearch.yml
如果是在foreground开启，那就直接ctrl+c就可以关闭node，如果不是，那么就用http://localhost:9200/_shutdown 来关闭吧
和关系型数据库的关系
如果和RDB进行比较，那么
Relational DB ⇒ Databases ⇒ Tables ⇒ Rows ⇒ Columns
Elasticsearch ⇒ Indices ⇒ Types ⇒ Documents ⇒ Fields
数据读写
插入/更新数据
you see ? employee/1 要带上1，一般就是用key
抓取数据
GET /megacorp/employee/1*PUT插入数据，GET获取数据，DELETE删除数据，HEAD查询是否存在数据，更新数据？用PUT覆盖就行了
搜索数据
如果是搜索所有的记录，那么就
GET /megacorp/employee/_search
如果是要用轻量级的搜索，那么就
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
如果要用更加复杂一点的搜索方法，可以使用The domain-specific language (DSL)
对于全文搜索来说，会匹配相关度的。可以精确匹配,也可以让关键词高亮
甚至可以做聚合分析和搜索嵌套
cluster
集群是这个搜索引擎的重头戏啊，通过在不同node上的shard部署，可以做到分布式搜索和容灾备份
创建index的时候，就可以指定分多少个shard，要冗余多少份
这里就指定了shards和replicas的数量，shards只在创建时指定，而replicas可以事后再修改的，默认都是一份rep
直接启动第二node的elasticsearch，然后会自动寻找到主节点进行replicas的拷贝的，完成后如下
如果是1份拷贝，那么3台node就是
但是如果我们想scale更多，则可以提高rep的数量
如果是用URL方法去关闭某个node，则整个cluster就被关闭了，
如果是强制关闭某个node，那么就会降级成如下
集群会遇到些数据更新冲突等问题，
elasticsearch是通过_version这个metadata来检测是否出现更新冲突，如果冲突的就返回失败，由客户端自行决定
如何解决冲突，比如说再次获取最新数据，决定是否插入等。
因为引擎是为每个字段默认都建立了引索，所以如果是部分更新document，那么也是 retrieve-change-reindex process这个步骤 ，但是用自带update的API确保了在一个shards里完成这些步骤，减少到了网路耗时，这样也间接降低了更新冲突的可能性。
客户端
以下是目前官方所支持的客户端程序，通常都是封装好了，CRUD就像操作关系型数据库一样方便。
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