如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch

搜索引擎是什么?

  搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。

Elasticsearch是什么?

  Elasticsearch一个高可扩展的开源的全文本搜索和分析工具。它允许你以近实时的方式快速存储、搜索、分析大容量的数据。Elasticsearch不仅提供全文检索功能,还能提供高效的分布式数据存储、索引、搜索,能完成对大数据的自动分片、自动负载索引,并提供Restful Web的风格接口。

  Elasticsearch是面向文档型的NoSQL数据库,可以在其中进行索引、搜索、排序和过滤这些文档。它是实时分析的分布式搜索引擎,可以扩展到上百台服务器,处理PB级的结构化或非结构化数据。

  也支持中文分词插件,Hadoop等插件。可以通过Http访问,使用Json来操作数据。其索引能分拆为多个分片,每个分片可有多个副本,集群的负载都是自动完成的。

ES基础架构

ElasticSearch vs Solr 总结

  (1)二者安装都很简单。

  (2)Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理,而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。

  (3)Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、CSV,而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。

  (4)Solr 官方提供的功能更多,而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供

  (5)Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch,但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。

  (6)Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

  三台机器做集群:192.168.80.30、192.168.80.32、192.168.80.33

环境

  CentOS7.0

Java1.8

下载

  下载地址:https://www.elastic.co/products/elasticsearch

  下载后上传到CentOS中的/usr/local/ 文件夹中,并解压到当前文件中重命名为elasticsearch530   /usr/local/elasticsearch530

tar -zxvf elasticsearch-5.3.0.tar.gz

创建 elsearch运行账户和组

groupadd elsearch #添加elsearch组
useradd -g elsearch elsearch -s /bin/false

  更改elasticsearch文件夹及内部文件的所属用户及组为elsearch:elsearch

chown -R elsearch:elsearch elasticsearch530

配置参数

(1) 初步修改

  打开/usr/local/elasticsearch530/config目录下的elasticsearch.yml 文件 ,修改以下属性值并取消该行的注释:

cluster.name: es-application #这是集群名字,我们 起名为 es-application。es启动后会将具有相同集群名字的节点放到一个集群下。
node.name: "es-node1" #节点名字。
covery.zen.minimum_master_nodes: 1 #指定集群中的节点中有几个有master资格的节点。对于大集群可以写3个以上。
discovery.zen.ping.timeout: 40s #默认是3s,这是设置集群中自动发现其它节点时ping连接超时时间,为避免因为网络差而导致启动报错,我设成了40s。
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false #设置是否打开多播发现节点,默认是true。
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
node.master: true #节点从可作为选举为主节点
node.data: true #也用来存储数据,可作为负载器
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.80.32","192.168.80.33","192.168.80.30"]  #discovery.zen.ping.unicast.hosts:["节点1的 ip","节点2 的ip","节点3的ip"] 指明集群中其它可能为master的节点ip,以防es启动后发现不了集群中的其他节点。第一对引号里是node1,默认端口是9300。第二个是 node2 ,在另外一台机器上。

(2) 进一步修改

  将elasticsearch530文件夹copy到另外一台IP为192.168.80.33、192.168.80.30的机器上。

  修改各主机上的改配置文件elasticsearch.yml 文件修改如下:

node.name: "es-node2"和 node.name: "es-node3" 

注意:

1.对于单机多节点的es集群,一定要注意修改 transport.tcp.port 和http.port 的默认值保证节点间不冲突。

2. 出现找不到同一集群中的其他节点的情况,检查下 discovery.zen.ping.unicast.hosts 是否已设置。

启动

  复制elasticsearch文件夹时,如果原来的es文件夹下存在node数据,那么es集群也不能正常启动,所以若之前在elasticsearch530文件夹下有data文件夹,则清空node2和node3节点服务下的data文件夹,否则会报节点加入不了集群的错。

  切换到elsearch用户再启动,3台服务器都要进行启动

su elsearch
cd /usr/local/elasticsearch530 目录
bin/elasticsearch -d  #后台运行

此时启动服务会发现报错:max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

[[email protected] ~]# cat /etc/sysctl.conf | grep -v "vm.max_map_count" > /tmp/system_sysctl.conf
[[email protected] ~]# echo "vm.max_map_count=262144" >> /tmp/system_sysctl.conf
[[email protected] ~]# mv /tmp/system_sysctl.conf /etc/sysctl.conf
mv:是否覆盖"/etc/sysctl.conf"? y
[[email protected] ~]# cat /etc/sysctl.conf
# System default settings live in /usr/lib/sysctl.d/00-system.conf.
# To override those settings, enter new settings here, or in an /etc/sysctl.d/<name>.conf file
#
# For more information, see sysctl.conf(5) and sysctl.d(5).
vm.max_map_count=262144
[[email protected] ~]# sysctl -p
vm.max_map_count = 262144

  修改后再次启动,可通过下命令查看启动后是否有进程

ps -ef |grep elasticsearch

  ES的安装就此完成,接下来安装Head插件来监控Elasticsearch

Elasticsearch Head插件

  Elasticsearch Head Plugin: 对ES进行各种操作,如查询、删除、浏览索引等,可对集群健康状况,各个节点状态,索引状态查看。

  5.X版本的ES跟之前的版本最大的不同之处就是多了很多环境的校验,比如jdk,max-files等等。

设置内核参数

vi /etc/sysctl.conf # 增加下面的内容

fs.file-max=65536
vm.max_map_count=262144

设置资源参数

vi /etc/security/limits.conf # 修改

elsearch soft nofile 65536
elsearch hard nofile 65536

sysctl -p 

修改/config/elasticsearch.yml

# 增加新的参数,这样head插件可以访问es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

  注意,设置参数的时候:后面要有空格!

  在5.X版本中不支持直接安装head插件,需要启动一个服务

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git

  下载 elasticsearch-head 或者 git clone 到 /usr/local/elasticsearch-head

 cd elasticsearch-head

 npm install

  

由于head插件本质上还是一个nodejs的工程,因此需要安装node,使用npm来安装依赖的包。(npm可以理解为maven)

去官网下载nodejs,https://nodejs.org/en/download/

下载下来的jar包是xz格式的,一般的linux可能不识别,还需要安装xz.

yum -y install xz

然后解压nodejs的安装包:

xz -d node*.tar.xz tar -xvf node*.tar

解压完node的安装文件后,需要配置下环境变量,编辑/etc/profile,添加

# set node environment
export NODE_HOME=/usr/local/node790
export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin

别忘记立即执行以下

source /etc/profile

这个时候可以测试一下node是否生效:

[[email protected] node790]# echo $NODE_HOME /usr/local/node790
[[email protected] node790]# node -v
[[email protected] node790]# npm -v

安装grunt

  grunt是一个很方便的构建工具,可以进行打包压缩、测试、执行等等的工作,5.X里的head插件就是通过grunt启动的。因此需要安装一下grunt:

  linux:npm install grunt-cli

  windows:npm install grunt-cli -g

  在elasticsearch-head目录下node_modules/grunt下如果没有grunt二进制程序,需要执行

cd elasticsearch-head
npm install grunt-cli
npm install grunt --save-dev

  安装完成后检查一下:

[[email protected] elasticsearch-head]# grunt -version
grunt-cli v1.2.0
grunt v1.0.1

启动服务

/usr/local/elasticsearch-head/node_modules/grunt/bin/gruntserver

修改head源码

由于head的代码还是2.6版本的,直接执行有很多限制,比如无法跨机器访问。因此需要用户修改两个地方:

修改服务器监听地址

目录:elasticsearch-head/Gruntfile.js

connect: { server: { options: { port: 9100, hostname: ‘*‘, base: ‘.‘, keepalive: true } } }

增加hostname属性,设置为*

修改连接地址:

目录:elasticsearch-head/_site/app.js

修改head的连接地址:

this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "http://localhost:9200";

把localhost修改成你es的服务器地址,如:

this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "http://192.168.80.32:9200";

运行head

首先启动每个服务器上的 ES。

再启动grunt

cd /usr/local/elasticsearch-head
grunt server -d

访问:target:9100

这个时候,访问 http://192.168.80.32:9100 就可以访问head插件了。

现在可以在此页面操作ES数据了,但这只是一个开始。

时间: 2024-12-17 19:30:31

如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch的相关文章

如何开发自己的搜索帝国之ES图形化Kibana安装与使用

在如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch中已经介绍安装好了ES,下面就Kibana对ES的查询监控作介绍,就是常提到的大数据日志处理组件ELK里的K. 什么是Kibana?现引用园友的一段对此的介绍,个人觉得比较全. Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索.查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据.使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示. Kibana让海量数据更容易理解.它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速

如何开发自己的搜索帝国之安装ik分词器

 Elasticsearch默认提供的分词器,会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词,我是中国人 不能简单的分成一个个字,我们更希望 “中国人”,“中国”,“我”这样的分词,这样我们就需要安装中文分词插件,ik就是实现这个功能的. elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件,支持自定义词库. 现在开始安装ik分词器,安装之前,先说明一些变化: 之前可以在node节点上配置index默认的分词器,如果是多节点,那么在每个节点上都配置就行了.这个有点不灵活,

OpenERP(odoo)开发实例之搜索检索过去3个月的数据

转自:http://www.chinamaker.net/ OpenERP(odoo)开发实例之搜索过滤:检索过去3个月的数据 解决这个问题的重点在于 relativedelta 的应用 示例代码如下: 1: <!-- filter: last three months --> 2: <filter icon="terp-personal" name="last_three_month" 3: string="Last 3 Months&

Elasticsearch 2.2.0 JAVA开发篇:搜索操作

普通查询 Elasticsearch java API同时提供了强大的搜索功能,不过这也是很正常的因为所有的http接口到后面都要转换成java代码才可以执行.索引名和type名称都可以是多个,用逗号分开. SearchRequestBuilder  sbuilder = client.prepareSearch("secilog") //index name .setTypes( "type") //type name .setSearchType(SearchT

全文搜索存储引擎 Elasticsearch 一点点

开始请大家想一个问题,如何统计一个Web站点的有效PV? 针对用户请求的URL,统计时做模式匹配-------->即用户真正去打开一个站点的有效页面并对每个页面的入口的访问做一个统计浏览量: 简要搜索引擎 搜索引擎在互联网上特别多有专业(Startpage,Google,Yahoo,Baidu)等也有非专业开源(北大搜索.任何基于Lucene库的二次开发搜索代理引擎)等:其重点都是用来做海量数据搜索存储.分析,并且根据用户指定的filter来过滤出用户所需要的数据.而背后所需基础组件无外乎是 索

微信小程序开发之带搜索记录的搜索框

实现功能:点击搜索框,有搜索记录时以下拉菜单显示,点击下拉子菜单,将数据赋值到搜索框,点击搜索图标搜索,支持清空历史记录,可手动输入和清空查询关键字, UI: wxml: <!--查询历史记录数据--><view class="ddclass" style="margin-left: 50rpx;z-index:80" hidden="{{!StorageFlag}}" style="z-index:100"

【UWP通用应用开发】集成搜索、粘贴板以及设置共享源和共享目标

在应用中集成搜索 上一节是关于如何添加应用设置和帮助,这一篇讲的是和设置类似的搜索. So-- Let's do it ! 先从简单的页面布局开始,想想我们需要什么,一个带搜索事件的Button,还需要一些TextBlock来提示用户,核心部分自然是一个GridView咯. <Grid Background="Wheat"> <Grid.RowDefinitions> <RowDefinition Height="Auto" />

Androidd 移动端地图开发之高德地图全功能系列开发二(搜索模块)

今天这篇博客大概分为 1:模糊搜索(具体行业) 2:天气查询 3:获取地址描述数据(地理编码(地址转坐标)或者 逆地理编码(坐标转地址)) 一.模糊搜索 有时候需求是文本框里输入武汉,就搜索出包含武汉的关键词(如武汉大学,武汉天河机场,武汉等),下面我们来实现. 1.填写高德key 2.导入高德搜索包,我这里用的是(AMap_Search_V3.4.0_20160811.jar) 这里我们就可以开始实现功能,一个文本框输入搜索内容,然后POI模糊搜索. public class MainActi

[SAP ABAP开发技术总结]搜索帮助Search Help (F4)

目录导航 声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太博客,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文出自: 12.10.       Search help (F4)... 95 12.10.1.            VALUE CHECK.fixed Values.Value Table. 95 12.10.2.            检查表Check Table --- Value Table. 96 12.10.3.            SE11检查表与搜索帮助关系.