ElasticSearch 从零到入门

 1 ElasticSearch 介绍

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合 
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理 
解它是如何工作的

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

Elasticsearch 使用 JavaScript Object Notation 或者 JSON 作为文档的序列化格式。 JSON 序列化被大多数编程语言所支持，并且已经成为 NoSQL 领域的标准格式。 它简单、简洁、易于阅读。 

考虑下面这个 JSON 文档，它代表了一个 user 对象：

{
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info":
    { "bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
    "age": 25,
    "interests": [ "dolphins", "whales" ]
    },
"join_date": "2018/05/20"
}

　　

2 ElasticSearch 安装

必须要有 java 环境

[root@ES-100 ~]# java -version
openjdk version "1.8.0_65"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)

　　

1. 下载elasticsearch 

下载地址： 下载的rpm包
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

我的版本是: 
elasticsearch-6.5.1

安装：

[root@ES-100 software]# rpm -ivh elasticsearch-6.5.1.rpm

　

目录说明

配置文件目录在/etc/elasticsearch
[root@ES-100 elasticsearch]# pwd
/etc/elasticsearch
[root@ES-100 elasticsearch]# tree
.
├── elasticsearch.keystore
├── elasticsearch.yml #es 配置文件
├── jvm.options   # java 的配置文件
├── log4j2.properties 
├── role_mapping.yml
├── roles.yml
├── users
└── users_roles

服务启动目录:

[root@ES-100 init.d]# /etc/init.d/elasticsearch 

插件所在目录
[root@ES-100 plugins]# pwd
/usr/share/elasticsearch/plugins

　　

2. 启动es服务

开启自启
[root@ES-100 init.d]# systemctl enable elasticsearch.service 

开启es
[root@ES-100 init.d]# service elasticsearch start

　　

3. 测试是否安装成功

[root@ES-100 init.d]# curl 'http://localhost:9200/?pretty';
{
  "name" : "VeXx8SO",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "RPk51B7bRUuVHHFAkns6Sw",
  "version" : {
    "number" : "6.5.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "rpm",
    "build_hash" : "8c58350",
    "build_date" : "2018-11-16T02:22:42.182257Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

　　

3 ElasticSearch 配置文件介绍

Elasticsearch 已经有了 很好 的默认值， 特别是涉及到性能相关的配置或者选项,其它数据库可能需要调优，但总得来说，Elasticsearch 不需要。 如果你遇到了性能问题，解决方法通常是更好的数据布局或者更多的节点。

3.1 elasticsearch.yml重要文件

Elasticsearch 默认启动的集群名字叫 elasticsearch 
可以在你的/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 中修改 

cluster.name: elasticsearch_production 

　　

给每个节点设置一个有意义的、清楚的、描述性的名字，同样你可以在elasticsearch.yml 中配置： 

node.name: elasticsearch_005_data 

　　

默认情况下， Elasticsearch 会把插件、日志以及你最重要的数据放在安装目录下。这会带来不幸的事故，如果你重新安装 Elasticsearch的时候不小心把安装目录覆盖了。如果你不小心，你就可能把你的全部数据删掉了。 

最好的选择就是把你的数据目录配置到安装目录以外的地方，同样你也可以选择转移你的插件和日志目录。 

默认的插件目录在/usr/share/elasticsearch/plugins 

可以自定义更改如下：

path.data: /path/to/data1,/path/to/data2
# Path to log files:
path.logs: /path/to/logs
# Path to where plugins are installed:
path.plugins: /path/to/plugins

　　

最小主节点数 
minimum_master_nodes 设定对你的集群的稳定 极其 重要,当你的集群中有两个 masters（注：主节点）的时候，这个配置有助于防止 脑裂 ，一种两个主节点同时存在于一个集群的现象。

如果你的集群发生了脑裂，那么你的集群就会处在丢失数据的危险中，因为主节点被认为是这个集群的最高统治者，它决定了什么时候新的索引可以创建，分片是如何移动的等等。

如果你有 两个 masters 节点，你的数据的完整性将得不到保证，因为你有两个节点认为他们有集群的控制权 

这个配置就是告诉 Elasticsearch 当没有足够 master 候选节点的时候，就不要进行 master 节点选举，等master 候选节点足够了才进行选举。 

此设置应该始终被配置为 master 候选节点的法定个数（大多数个）。法定个数就是 ( master 候选节点个数 / 2) + 1 。 

可以在你的 elasticsearch.yml 文件中这样配置：

discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

Elasticsearch 默认被配置为使用单播发现 

　　

使用单播，你可以为 Elasticsearch 提供一些它应该去尝试连接的节点列表。 当一个节点联系到单播列表中的成员时，它就会得到整个集群所有节点的状态，然后它会联系 master 节点，并加入集群。 

这个配置在 elasticsearch.yml 文件中

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"]

　　

内存交换 

到磁盘对服务器性能来说是 致命 的 
需要打开配置文件中的 mlockall 开关。 它的作用就是允许 JVM 锁住内存，禁止操作系统交换出去。在你的 elasticsearch.yml 文件中，设置如下：

bootstrap.mlockall: true

　

绑定IP 

　默认elasticsearch 只能访问自己127.0.0.1 ，如果需要让其他的机器的访问则需要在加上

network.host: 192.168.0.1

　　

3.2 jvm.options 配置文件

Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB 
你也可以通过命令行参数的形式，在程序启动的时候把内存小传递给它，如果你觉得这样更简单的话：

[root@ES-100 bin]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g

　　

确保堆内存最小值（ Xms ）与最大值（ Xmx ）的大小是相同的，防止程序在运行时改变堆内存大小， 这是一个很耗系统资源的过程。 

标准的建议是把 50％ 的可用内存作为 Elasticsearch 的堆内存,保留剩下的 50％。当然它也不会被浪费，Lucene 会利用起余下的内存.

但堆内存大小设置不要超过 32 GB

3.3 做实验用的配置文件

这只是我做实验用的配置文件， 具体环境，根据生产而定 
elasticsearch.yml

[root@ES-100 ~]# egrep -v "^#|^$" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.100

　　

4 ElsaticSearch交互

所有其他语言可以使用 RESTful API 通过端口 9200 和Elasticsearch 进行通信，你可以用你最喜爱的 web客户端访问 Elasticsearch 。 事实上，正如你所看到的，你甚至可以使用 curl 命令来和 Elasticsearch 交互。 

一个 Elasticsearch 请求和任何 HTTP 请求一样由若干相同的部件组成：

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

　　

VERB 适当的 HTTP 方法 或 谓词 :GET、 POST、 PUT、 HEAD或者 DELETE。 

PROTOCOL http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 https 代理）

HOST Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点

PORT 运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。 

PATH API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。 Path 可能包含多个组件，

例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。

QUERY_STRING 任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读) 

BODY 一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)

1. 插入索引数据 
   每个雇员索引一个文档，包含该雇员的所有信息。 
   每个文档都将是 employee 类型 。 
   该类型位于 索引 megacorp 内。 
   该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。

#插入3条数据
curl -XPUT 'localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}'

curl -XPUT 'localhost:9200/megacorp/employee/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}'

curl -XPUT 'localhost:9200/megacorp/employee/3?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}'

　　

2. 查询索引中一行数据：

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty'
{
  "_index" : "megacorp",
  "_type" : "employee",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "first_name" : "John",
    "last_name" : "Smith",
    "age" : 25,
    "about" : "I love to go rock climbing",
    "interests" : [
      "sports",
      "music"
    ]
  }
}

　　

3. 查询索引中的所有信息

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty'

　　

4. 查询索引中符合条件的数据 
   搜索姓氏为 Smith 的雇员

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty'

　

5. 使用查询表达式查询想要的数据 
   Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ，但它有自身的局限性 
   Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ，它支持构建更加复杂和健壮的查询。

领域特定语言 （DSL）， 指定了使用一个 JSON 请求。我们可以像这样重写之前的查询所有 Smith 的搜索 ：

curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
} '

　　

 返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询

搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询

curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
} '

　　

range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于(_great than)

5. 全文检索 
   搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：

curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}'

　　

5 ElasticSearch集群

Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据 
Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性。

Elasticsearch 尽可能地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操作： 

分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中 
按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡 
复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失 
将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点 
集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复

一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。

当一个节点被选举成为 主 节点时， 它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。 

而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。我们的示例集群就只有一个节点，所以它同时也成为了主节点。

作为用户，我们可以将请求发送到 集群中的任何节点 ，包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。

Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据，其中最为重要的一项就是 集群健康 ， 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "yellow",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 5,
  "active_shards" : 5,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 5,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 50.0
}

　　

status 字段是要关注的

status 字段指示着当前集群在总体上是否工作正常。它的三种颜色含义如下：

green： 
所有的主分片和副本分片都正常运行 
yellow: 
所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。 
red: 
有主分片没能正常运行。

往 Elasticsearch 添加数据时需要用到 索引 —— 保存相关数据的地方。 索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 
一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了 全部数据中的一部分

文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。 
Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。 
一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量

一个副本分片只是一个主分片的拷贝。 副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份，并为搜索和返回文档等读操作提供服务。

在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。 
索引在默认情况下会被分配5个主分片， 但可以在创建索引时指定分配3个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本分片） 

 例如下面建立了一个索引名叫: blogs ，设置了3个主分片，1个副本分片

curl -XPUT 'localhost:9200/blogs?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
} '

　　

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "yellow",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 8,
  "active_shards" : 8,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 8,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 50.0
}

　　

megacorp 有 5个 主分片， blogs 有3个主分片 ， 
现在集群有8个主分片 ， 8个副本分片，现在集群只有一个节点。

所有集群中8个副本分片都是 unassigned —— 它们都没有被分配到任何节点。 在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。 
当前我们的集群是正常运行的，但是在硬件故障时有丢失数据的风险

当第二个节点加入到集群后，3个 副本分片 将会分配到这个节点上——每个主分片对应一个副本分片。 这意味着当集群内任何一个节点出现问题时，我们的数据都完好无损。

所有新近被索引的文档都将会保存在主分片上，然后被并行的复制到对应的副本分片上。这就保证了我们既可以从主分片又可以从副本分片上获得文档。

5.1 搭建ES集群

host	IP	linux version	es version
ES-100	10.0.0.100	centos-7.2	es-6.5.1
ES-101	10.0.0.101	centos-7.2	es-6.5.1

 在两台机器分别安装好elasticsearch

在两个节点的elasticsearch.yml上设置相同的cluster_name，但不同的node_name 
在两个节点上设置相互发现的配置：discovery.zen.ping.unicast.hosts

ES-100的机器配置：
[root@ES-100 ~]# egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: es-test
node.name: es-test01
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.100
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.100", "10.0.0.101"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

ES-101的机器配置：
[root@ES-101 ~]# egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
cluster.name: es-test
node.name: es-test02
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.101
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.100", "10.0.0.101"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
两台机器重启ES：
service elasticsearch restart

　　

 重启之后查看集群整体节点数量：

5.2 查看集群的状态信息

 1. 查看集群状态

[root@ES-100 ~]# curl 'localhost:9200/_cat/health?v'
或者
[root@ES-101 ~]# curl 'localhost:9200/_cluster/health?pretty'

　　

重要参数解释： 
cluster_name: 表示集群名称，所有节点的集群名称必须一致 
status：表示集群状态 
green： 
所有的主分片和副本分片都正常运行 
yellow: 
所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。 
red: 
有主分片没能正常运行。

number_of_nodes: 表示es集群有几个节点 
active_primary_shards: 8 表示有8个主分片 
active_shards: 16 表示一共有16个分片 
unassigned_shards: 0 表示未分配分片

2. 查看节点列表

[root@ES-100 ~]# curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v'
ip         heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
10.0.0.101           13          97   0    0.00    0.01     0.05 mdi       *      es-test02
10.0.0.100           12          95   0    0.00    0.01     0.05 mdi       -      es-test01

　　

 master 下面的*号表示管理节点

3. 查看所有索引信息

[root@ES-100 ~]# curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'

　　

 index ：表示es 集群有哪些索引， 例如megacorp 这个索引， 一共在5个主分片(pri)，一个副本 ，索引里的文档一共是24.9KB大小

4. 计算集群中文档的数量

curl  -H "Content-Type: application/json"  -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
} '

　　

6 ElasticSearch 插件

ElasticSearch的图形化界面插件很多， 
现在最常用的elasticsearch-head， 早期版本用marvel-agent。

上面全是用的curl 方式查看es 相应的一些信息， 命令太多很繁琐。 这个时候就可以用elasticsearch-head插件 ，使用web界面的来查看es集群的状态，节点信息， 创建索引， 设置分片等等功能。

6.1 安装elasticsearch-head插件

有若干种安装方式，比如压缩包安装，docker安装，但最简单的方式还是直接使用浏览器插件确保服务器上的es运行，使用chrome浏览器，安装专门的浏览器插件。 

https://github.com/mobz/elasticsearch-head 

安装方法如下:

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
#这时候可能会报错需要升级openssl,如果没报错则不用安装
yum update openssl -y
#再安装
npm install
npm run start

　　

出现以下界面

 

访问：http://10.0.0.100:9100

有点问题，不能连接到es

配置一下允许跨域请求设置： 
在es集群的所有es节点给加上/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

　　

重启ES服务,查看web界面

 ok，这个时候就可以同web界面来操作es

粗黑线框是 主分片 
docs： 表示这个索引有多少数据

星号表示管理节点，

1 查看集群状态

2 查看索引数据

7 ES集群分片一些常见问题

准备3个es 节点 ， 上面已近有两个es 节点， 把新的es 节点 ，加入es集群,好看看问题。 

host	IP
ES-100	10.0.0.100
ES-101	10.0.0.101
ES-102	10.0.0.102

各机器配置文件如下

ES-100：的机器配置
[root@ES-100 ~]# egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
cluster.name: es-test
node.name: es-test01
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.100
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.100", "10.0.0.101","10.0.0.102"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

ES-101：的机器配置
[root@ES-101 ~]# egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: es-test
node.name: es-test02
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.101
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.100", "10.0.0.101","10.0.0.102"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"


[root@ES-102 ~]#  egrep -v '^#|^$' /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: es-test
node.name: es-test03
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 127.0.0.1,10.0.0.102
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.0.0.100", "10.0.0.101","10.0.0.102"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

记得都重启es

　　

当启动了第三个节点，我们的集群将会看起来如下

以blogs索引为例： 

es-test01节点和 es-test02 的节点 上各有一个分片被迁移到了新的es-test03节点，现在每个节点上都拥有2个分片，而不是之前的3个。 这表示每个节点的硬件资源（CPU, RAM, I/O）将被更少的分片所共享，每个分片的性能将会得到提升。分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。 我们这个拥有6个分片（3个主分片和3个副本分片）的索引可以最大扩容到6个节点，每个节点上存在一个分片，并且每个分片拥有所在节点的全部资源。主分片的数目在索引创建时 就已经确定了下来。读操作——搜索和返回数据——可以同时被主分片 或 副本分片所处理，所以当你拥有越多的副本分片时，也将拥有越高的吞吐量。 

 在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的 ，我们可以按需伸缩集群。让我们把blogs副本数从默认的 1 增加到 2 ：

[root@ES-100 ~]# curl -XPUT 'localhost:9200/blogs/_settings?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"number_of_replicas" : 2
}'
{
  "acknowledged" : true
}

　　

看一下效果

7.1 模拟ES节点故障

如果我们关闭第一个节点，这时集群的状态为

[root@ES-100 ~]# service elasticsearch stop

　　

 集群状态变为yellow了，这个提示主分片的过程是瞬间发生的，如同按下一个开关一般。 

为什么集群状态是yellow 了，而不是green 了， 这里我设置了3个主分片，2个副本分片， 我在上面设置了blogs每个主分片需要对应2分副本分片， 正常这样设置的情况下， 应该有3个主分片6个副本分片， 但是现在有3个主分片， 3个副本分片，现在缺失副本分片了，所以此时的集群的状态会为yellow。

在重新启动es-test01 ,集群可以将缺失的副本分片再次进行分配。

8 文档元数据

一个文档不仅仅包含它的数据 ，也包含 元数据 —— 有关 文档的信息。 三个必须的元数据元素如下： 
_index 文档在哪存放 
_type 文档表示的对象类别 
_id 文档唯一标识 

_index 

_index 一个 索引 应该是因共同的特性被分组到一起的文档集合。 例如，你可能存储所有的产品在索引 products中，而存储所有销售的交易到索引 sales 中

_type 
数据可能在索引中只是松散的组合在一起，但是通常明确定义一些数据中的子分区是很有用的。 例如，所有的产品都放在一个索引中，但是你有许多不同的产品类别，比如 “electronics” 、”kitchen” 和 “lawncare”。 

这些文档共享一种相同的（或非常相似）的模式：他们有一个标题、描述、产品代码和价格。他们只是正好属于“产品”下的一些子类

Elasticsearch 公开了一个称为 types （类型）的特性，它允许您在索引中对数据进行逻辑分区。不同types 的文档可能有不同的字段，但最好能够非常相似。

_id 
ID 是一个字符串， 当它和 _index 以及 _type 组合就可以唯一确定 Elasticsearch 中的一个文档。 当你创建一个新的文档，要么提供自己的 _id ，要么让 Elasticsearch 帮你生成。

9 文档

1. 查询文档 
例如

[root@ES-100 ~]# curl -XGET http://10.0.0.100:9200/megacorp/employee/1?pretty

　　

 2. 返回文档一部分 
默认情况下， GET 请求 会返回整个文档，这个文档正如存储在 _source 字段中的一样。但是也许你只对其中的 title 字段感兴趣。单个字段能用 _source 参数请求得到，多个字段也能使用逗号分隔的列表来指定

[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'http://10.0.0.100:9200/megacorp/employee/1?_source=title,text&pretty'

　　

 3. 检查文档是否存在 

如果只想检查一个文档是否存在 –根本不想关心内容–那么用 HEAD 方法来代替 GET 方法。 HEAD 请求没有返回体，只返回一个 HTTP 请求报头：

[root@ES-100 ~]# curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123
[root@ES-100 ~]# curl -i -XHEAD http://localhost:9200/megacorp/employee/1

　　

如果文档存在， Elasticsearch 将返回一个 200 ok 的状态码 
若文档不存在， Elasticsearch 将返回一个 404 Not Found 的状态码：

4. 删除文档 
删除文档 的语法和我们所知道的规则相同，只是 使用 DELETE 方法：

[root@ES-100 ~]# curl -i -XDELETE 'http://localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty'

　　

与上面与elasticsearch 交互那一块 可以看看

10 索引的CRUD

1 . 删除一个索引编辑 
也是用curl 方式 
用以下的请求来 删除索引:

DELETE /my_index

　　

也可以这样删除多个索引

DELETE /index_one,index_two 
DELETE /index_*

　　

甚至可以这样删除 全部 索引：

DELETE /_all 
DELETE /*

　　

对一些人来说，能够用单个命令来删除所有数据可能会导致可怕的后果。如果你想要避免意外的大量删除, 你可以在你的elasticsearch.yml 做如下配置：

action.destructive_requires_name: true 

　　

这个设置使删除只限于特定名称指向的数据, 而不允许通过指定 _all 或通配符来删除指定索引库。

2. 索引设置编辑

你可以通过修改配置来自定义索引行为 
下面是两个 最重要的设置： 
number_of_shards 每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。 
number_of_replicas 每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。

例如刚刚blogs 索引，设置的是每个主分片有两个副本分片

现在修改:

curl -XPUT 'localhost:9200/blogs/_settings?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"number_of_replicas": 1
}'

　　

表示修改成功了，web验证

11 规定shards的个数设置

现在有索引了， 怎么规定索引的shard ，怎么样才能达到最优。 
默认建立的索引是有5个主分片一个副本分片 
例如blogs的shards

"number_of_shards": "3",
"number_of_replicas": "1",

　　

是每个主分片都有一个副本分片

具体怎么设置是看每个shard的数据量： 
每个shad的数据量最好不要超过50G，一般20G-30G 之间比较合理的大小。

例如 
整个索引大小是100G，shard 分成是5是合理的 
整个索引大小是500G，用默认的shard 5 是不合理的

参考手册：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html