Elasticsearch【集群概念、搭建集群】(七)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

Elasticsearch集群_概念

Elasticsearch集群_搭建集群

Elasticsearch集群_概念

在单台ES服务器上，随着一个索引内数据的增多，会产生存储、效率、安全等问题。

1、假设项目中有一个500G大小的索引，但我们只有几台200G硬盘的服务器，此时是不可能将索引放入其中某一台服务器中的。

2、此时我们需要将索引拆分成多份，分别放入不同的服务器中，此时这几台服务器维护了同一个索引，我们称这几台服务器为一个集群，其中的每一台服务器为一个节点，每一台服务器中的数据称为一个分片。

3、此时如果某个节点故障，则会造成集群崩溃，所以每个节点的分片往往还会创建副本，存放在其他节点中，此时一个节点的崩溃就不会影响整个集群的正常运行。

节点（node）：一个节点是集群中的一台服务器，是集群的一部分。它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。集群中有一个为主节点，主节点通过ES内部选举产生。

集群（cluster）：一组节点组织在一起称为一个集群，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。

分片（shards）：ES可以把完整的索引分成多个分片，分别存储在不同的节点上。

副本（replicas）：ES可以为每个分片创建副本，提高查询效率，保证在分片数据丢失后的恢复。

注：分片的数量只能在索引创建时指定，索引创建后不能再更改分片数量，但可以改变副本的数量。

为保证节点发生故障后集群的正常运行，ES不会将某个分片和它的副本存在同一台节点上。

实时学习反馈

1. 在Elasticsearch中，可以保证数据丢失后的恢复

A 节点

B 集群

C 分片

D 副本

2. 一组节点组织在一起称为一个

A 索引

B 集群

C 分片

D 副本

Elasticsearch集群_搭建集群

安装第一个ES节点

1、安装

#解压：
tar -zxvf elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz#重命名：
mv elasticsearch-7.17.0 myes1#移动文件夹：
mv myes1 /usr/local/#安装ik分词器
unzip /elasticsearch-analysis-ik-7.17.0.zip -d
/usr/local/myes1/plugins/analysis-ik#安装拼音分词器
unzip /elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.0.zip -d
/usr/local/myes1/plugins/analysis-pinyin#es用户取得该文件夹权限：
chown -R es:es /usr/local/myes1

2、修改配置文件

#打开节点一配置文件：
vim /usr/local/myes1/config/elasticsearch.yml

配置如下信息：

#集群名称，保证唯一
cluster.name: my_elasticsearch#节点名称，必须不一样
node.name: node1#可以访问该节点的ip地址
network.host: 0.0.0.0#该节点服务端口号
http.port: 9200#集群间通信端口号
transport.tcp.port: 9300#候选主节点的设备地址
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]#候选主节点的节点名
cluster.initial_master_nodes: ["node1","node2","node3"]

3 、启动

#切换为es用户：
su es#后台启动第一个节点：
ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" /usr/local/myes1/bin/elasticsearch -d

安装第二个ES节点

1、安装

#解压：
tar -zxvf elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz#重命名：
mv elasticsearch-7.17.0 myes2#移动文件夹：
mv myes2 /usr/local/#安装ik分词器
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.17.0.zip -d /usr/local/myes2/plugins/analysis-ik#安装拼音分词器
unzip /elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.0.zip -d /usr/local/myes2/plugins/analysis-pinyin#es用户取得该文件夹权限：
chown -R es:es /usr/local/myes2

2、修改配置文件

#打开节点二配置文件：
vim /usr/local/myes2/config/elasticsearch.yml

配置如下信息：

#集群名称，保证唯一
cluster.name: my_elasticsearch#节点名称，必须不一样
node.name: node2#可以访问该节点的ip地址
network.host: 0.0.0.0#该节点服务端口号
http.port: 9201#集群间通信端口号
transport.tcp.port: 9301#候选主节点的设备地址
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]#候选主节点的节点名
cluster.initial_master_nodes: ["node1","node2","node3"]

3、启动

#切换为es用户：
su es#后台启动第二个节点：
ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" /usr/local/myes2/bin/elasticsearch -d

安装第三个ES节点

1、安装

#解压：
tar -zxvf elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz#重命名：
mv elasticsearch-7.17.0 myes3#移动文件夹：
mv myes3 /usr/local/#安装ik分词器
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.17.0.zip -d /usr/local/myes3/plugins/analysis-ik#安装拼音分词器
unzip /elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.0.zip -d /usr/local/myes3/plugins/analysis-pinyin#es用户取得该文件夹权限：
chown -R es:es /usr/local/myes3

2、修改配置文件

#打开节点一配置文件：
vim /usr/local/myes3/config/elasticsearch.yml

配置如下信息：

#集群名称，保证唯一
cluster.name: my_elasticsearch#节点名称，必须不一样
node.name: node3#可以访问该节点的ip地址
network.host: 0.0.0.0#该节点服务端口号
http.port: 9202#集群间通信端口号
transport.tcp.port: 9302#候选主节点的设备地址
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]#候选主节点的节点名
cluster.initial_master_nodes:["node1","node2","node3"]

3、启动

#切换为es用户：
su es#后台启动第三个节点：
ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" /usr/local/myes3/bin/elasticsearch -d

测试集群

访问 http://虚拟机IP:9200/_cat/nodes 查看是否集群搭建成功。

kibana连接es集群

1、在kibana中访问集群

# 打开kibana配置文件
vim /usr/local/kibana-7.17.0-linux-x86_64/config/kibana.yml

添加如下配置

# 该集群的所有节点
elasticsearch.hosts: ["http://虚拟机IP:9200","http://虚拟机IP:9201","http://虚拟机IP:9202"]

2、启动kibana

#切换为es用户：
su es#启动kibana：
/usr/local/kibana-7.17.0-linux-x86_64/bin/kibana

3、访问kibana： http://虚拟机IP:5601

实时学习反馈

1. 在Elasticsearch中，查看是否集群搭建成功的请求路径为

A /_cat/nodes

B /nodes

C /_cat/node

D node

复习：

Elasticsearch介绍_全文检索

Elasticsearch是一个全文检索服务器

全文检索是一种非结构化数据的搜索方式

结构化数据：指具有固定格式固定长度的数据，如数据库中的字段。
非结构化数据：指格式和长度不固定的数据，如电商网站的商品详情。

结构化数据一般存入数据库，使用sql语句即可快速查询。但由于非结构化数据的数据量大且格式不固定，我们需要采用全文检索的方式进行搜索。全文检索通过建立倒排索引加快搜索效率。

实时学习反馈

1. 什么是非结构化数据？

A 格式和长度固定的数据

B 格式和长度不固定的数据

C 格式固定的数据

D 长度固定的数据

2. 全文检索是

A 一种非结构化数据的搜索方式

B 一种结构化数据的搜索方式

C 一种非结构化数据的保存方式

D 一种结构化数据的保存方式

Elasticsearch介绍_倒排索引

索引

将数据中的一部分信息提取出来，重新组织成一定的数据结构，我们可以根据该结构进行快速搜索，这样的结构称之为索引。索引即目录，例如字典会将字的拼音提取出来做成目录，通过目录即可快速找到字的位置。索引分为正排索引和倒排索引。

正排索引（正向索引）

将文档id建立为索引，通过id快速可以快速查找数据。如数据库中的主键就会创建正排索引。

倒排索引（反向索引）

非结构化数据中我们往往会根据关键词查询数据。此时我们将数据中的关键词建立为索引，指向文档数据，这样的索引称为倒排索引。

创建倒排索引流程：

实时学习反馈

1. 索引分为

A 正排索引和无序索引

B 正排索引和倒排索引

C 无序索引和有序索引

D 有序索引和倒排索引

2. 将数据中的关键词建立为索引，指向文档数据，这样的索引称为

A 无序索引

B 有序索引

C 正排索引

D 倒排索引

Elasticsearch介绍_Elasticsearch的出现

多年前，一个刚结婚的名叫Shay的失业开发者，跟着妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。Shay使用全文检索工具—— lucene，给他的妻子做一个食谱搜索引擎。

但Lucene的操作非常复杂，且Lucene是一个单机软件，不支持联网访问。因此 Shay基于Lucene开发了开源项目 Elasticsearch。 Elasticsearch本质是一个java语言开发的web项目，我们可以通过 RESTful风格的接口访问该项目内部的Lucene，从而让全文搜索变得简单。