Elasticsearch全文搜索引擎安装

最近接触到Elasticsearch，学习了阮一峰老师的博客，这里简单梳理一下ES的安装和基本使用操作，记录一下学习笔记，和自己遇到的问题。

Elasticsearch

​ ES是可快速存储，索引，搜索海量数据，目前是全文搜索引擎的首选。开源的ES底层是开源库Lucene，Lucene无法直接使用，需采取写接口调用的方式。开源的ES是Lucene封装，提供REST API 的操作接口。

安装

[moic@localhost es_learn]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
[moic@localhost es_learn]# unzip elasticsearch-5.5.1.zip
[moic@localhost es_learn]# cd elasticsearch-5.5.1

./bin/elasticsearch 启动es

[moic@localhost es_learn]# ./bin/elasticsearch
which: no java in (/usr/local)
Could not find any executable java binary. Please install java in your PATH or set JAVA_HOME

报错无java环境，这时我们要安装java环境。
[ps 7.0以上版本内带java环境]

[moic@localhost es_learn]# sudo yum install java

此时再次试着启动es，出现两个warn级报错

[2020-05-19T11:08:50,820][WARN ][o.e.b.BootstrapChecks    ] [s3ni5SW] max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2020-05-19T11:08:50,820][WARN ][o.e.b.BootstrapChecks    ] [s3ni5SW] max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

ctrl+c结束es进程

max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low解决方法

//切换到root权限下
[moic@localhost es_learn]# ulimit -Hn //查看当前大小
4096
[moic@localhost es_learn]# ulimit -Hn 65536
[moic@localhost es_learn]# ulimit -Hn
65536

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low解决方法

[moic@localhost es_learn]# sudo  sysctl -w vm.max_map_count=262144

解决了两个报错之后，可正常启动es服务，保持该窗口不变，另链接ssh该服务器。

es服务默认端口为9200，访问localhost:9200即可访问es。返回json串，包含节点，集群，版本等信息。

[moic@localhost es_learn]# curl 127.0.0.1:9200
{
  "name" : "s3ni5SW",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "Ct2Kdr2HQNi5mUCwuvayyA",
  "version" : {
    "number" : "5.5.1",
    "build_hash" : "19c13d0",
    "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

ES的基本概念

ES本质是分布式数据库，可多台服务机器协同工作，每台服务器可以有多个Elastic实例。每个实例为一个节点(Node)，一组节点为一个集群(Cluster)

Index为索引，相当于单个数据库，查找数据时，直接查找索引。

Document为Index里的单条数据，为Json格式，多个Document组成Index。

Type类别，用于过滤召回的Document，举例互联网公司，按城市分组杭州和北京，按人员数量分为万级，千级。