ES基础学习一

学习地址为极客时间《Elasticsearch核心技术与实战》，这只是我做的笔记，仅供参考；

二、安装上手

1. Elasticsearch的安装和简单配置

  1. Elasticsearch非常容易在个人电脑上搭建环境
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  2. 下载Elasticsearch安装包https://elasticsearch.cn/download/
  3. Elasticsearch还有官方的Docker镜像，我们可以在Docker中很容易的启动它

2. Elasticsearch的文件目录结构

目录 配置文件 描述
bin 脚本启动，包括启动Elasticsearch,安装插件。运行统计数据等
config elasticsearch.yml 集群配置文件，user，role based 相关配置
JDK Java运行环境
data path.data 数据文件
lib Java类库
logs path.log 日志文件
modules 包含所有ES模块
plugins 包含所有已安装插件

2.1 JVM配置

  1. 修改 config/jvm.options,7.1版本的默认设置时 1 GB
  2. Xmx和Xms设置成一样
  3. Xmx不要超过机器内存的50%
  4. 不要超过30GB - [https://www.elastic.co/blog/a-heap-of-trouble]

3. 运行Elasticsearch

3.1 启动出现的问题

max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]

  1. 每个进程最大同时打开文件数太小，可通过下面2个命令查看当前数量
ulimit -Hn
ulimit -Sn
  1. 修改/etc/security/limits.conf文件，增加配置，用户退出后重新登录生效
*               soft    nofile          65536
*               hard    nofile          65536

max number of threads [3818] for user [es] is too low, increase to at least [4096]

  1. 问题同上，最大线程个数太低。修改配置文件/etc/security/limits.conf（和问题1是一个文件），增加配置
*               soft    nproc           4096
*               hard    nproc           4096
  1. 可通过命令查看
ulimit -Hu
ulimit -Su

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

  1. 修改/etc/sysctl.conf文件，增加配置vm.max_map_count=262144
vi /etc/sysctl.conf
sysctl -p
  1. 执行命令sysctl -p生效

3.2 启动

/opt/module/elasticsearch-7.1.0/bin/elasticsearch
  • 打开浏览器输入:http://192.168.37.130:9200/
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4. 为Elasticsearch安装插件(我们可以利用插件来实现一些安全策略，来保护我们存储的数据)

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4.1 查看当前Elasticsearch已经安装的插件

[root@hadoop101 elasticsearch-7.1.0]# bin/elasticsearch-plugin list

4.2 安装analysis-icu(analysis是一个国际化的分词插件)

[root@hadoop101 elasticsearch-7.1.0]# bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu

4.3 页面查看安装的插件

http://192.168.37.130:9200/_cat/plugins

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5. 在开发机上运行多个Elasticsearch实例

  • Elasticsearch中一个很大的特色就是以分布式的方式去运行，也就是说你可以在多台机器上去运行多个Elasticsearch实例，这些实例最后组成一个大的集群
  • 我们现在要在本机以一个多实例的方式去运行它，来了解它的机制

5.1 修改config/elasticsearch.yml 

# 集群名称
cluster.name: geektime
# 是否锁住内存
bootstrap.memory_lock: false
# 连接地址
network.host: 192.168.2.101
# 候选主节点列表
discovery.seed_hosts: ["192.168.2.101:9301","192.168.2.101:9302","192.168.2.101:9303"]
# 初始化集群主节点列表
cluster.initial_master_nodes: ["node1","node2","node3"]
# 开启跨域访问支持，默认为false
http.cors.enabled: true
# # 跨域访问允许的域名地址，(允许所有域名)以上使用正则
http.cors.allow-origin: "*"

5.2 修改config/jvm.options

  • 因为我是在虚拟机上，内存不是很大，所以这里将JVM内存调小一点
-Xms512M
-Xmx512M

5.3 创建数据目录和日志目录

#创建数据目录和日志目录
cd data; mkdir data1 data2 data3
cd logs; mkdir logs1 logs2 logs3

5.4 启动

# 启动(同一台机子)
bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E path.data=data/data1 -E path.logs=logs/logs1 -E http.port=9201 -E transport.tcp.port=9301 -E node.master=true -E node.data=true 
bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E path.data=data/data2 -E path.logs=logs/logs2 -E http.port=9202 -E transport.tcp.port=9302 -E node.master=true -E node.data=false
bin/elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=geektime -E path.data=data/data3 -E path.logs=logs/logs3 -E http.port=9203 -E transport.tcp.port=9303 -E node.master=true -E node.data=false

6. Kibana的安装和界面快速浏览

6.1 下载（都是国内的社区）

6.2 配置

  • 修改config/Kibana.yml 
# 用于在任何主机都可以访问
server.host: "0.0.0.0"
# es的地址,这个它默认是9200端口，我们现在启动的是9201、9202、9203，所以这里需要配置一下
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.37.130:9201"]

6.3 启动

[els@hadoop101 kibana-7.1.0-linux-x86_64]$ bin/kibana

6.4 设置中文

  • 在kibana.yml配置文件中添加一行配置 i18n.locale: "zh-CN"

6.4 访问及简单介绍

  • 访问:http://192.168.37.130:5601/
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7. 在Docker容器中运行Elasticsearch Kibana和Cerebro

7.1 安装Docker和Docker Compose

自行百度安装

7.2 Docker Compose相关命令

  • docker-compose up: 运行
  • docker compose down
  • docker compose down -v
  • docker stop/rm containerID

7.3 运行Docker-comose，本地构建开发环境，直观了解Elasticsearch分布式特性,并集成Cerebro,方便查看集群状态

7.3.1 docker-compose.yaml文件

version: '2.2'
services:
  cerebro:
    image: lmenezes/cerebro:0.8.3
    container_name: cerebro
    ports:
      - "9000:9000"
    command:
      - -Dhosts.0.host=http://elasticsearch:9200
    networks:
      - es7net
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.1.0
    container_name: kibana7
    environment:
      - I18N_LOCALE=zh-CN
      - XPACK_GRAPH_ENABLED=true
      - TIMELION_ENABLED=true
      - XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true"
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - es7net
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.1.0
    container_name: es7_01
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es7_01
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es7_01,es7_02
      - cluster.initial_master_nodes=es7_01,es7_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es7data1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - es7net
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.1.0
    container_name: es7_02
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es7_02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es7_01,es7_02
      - cluster.initial_master_nodes=es7_01,es7_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es7data2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - es7net


volumes:
  es7data1:
    driver: local
  es7data2:
    driver: local

networks:
  es7net:
    driver: bridge

7.3.2 启动运行

  • 进入有docker-compose.yaml文件的目录运行
  • 我这里的目录在``
docker-compose up
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8. Logstash安装与导入数据

8.1 下载并安装

8.2 下载logstash数据文件

  • D:\WorkSpace\rickying-geektime-ELK-master
  • 并将数据导入到Linux中的/opt/module/logstash_data
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8.2 修改logstash.conf配置文件

input {
  file {
    path => "/opt/module/logstash-7.1.0/bin/movies.csv"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "/dev/null"
  }
}
filter {
  csv {
    separator => ","
    columns => ["id","content","genre"]
  }

  mutate {
    split => { "genre" => "|" }
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]
  }

  mutate {

    split => ["content", "("]
    add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}
    add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}
  }

  mutate {
    convert => {
      "year" => "integer"
    }
    strip => ["title"]
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]
  }

}
output {
   elasticsearch {
     hosts => "http://localhost:9200"
     index => "movies"
     document_id => "%{id}"
   }
  stdout {}
}
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8.3 指定配置文件运行logstash 

./logstash -f logstash.conf
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