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Elasticsearch02-安装7.x

1、Windows安装Elasticsearch

（1）JDK安装

• Elasticsearch是基于java开发的，所以需要安装JDK。
• 我们安装的Elasticsearch版本是7.15，对应JDK至少1.8版本以上。
• 也可以不安装jdk，程序启动会自动到es目录下启动内置的jdk。
• 安装完成验证版本：java -version

（2）下载

• 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-15-0

（3）安装

• Windows 版的 Elasticsearch 的安装很简单，解压即安装完毕，目录结构如下

• 目录结构说明如下：

文件夹/文件名称	说明
bin	存放可执行文件和脚本的目录。
config	存放配置文件的目录，通常包含应用程序的设置。
jdk	存放Java开发工具包（JDK）的目录，可能包含Java运行环境和开发工具。
lib	存放库文件的目录，通常包含应用程序运行所需的依赖库。
logs	存放日志文件的目录，用于记录应用程序的运行信息和错误信息。
modules	存放模块文件的目录，可能包含应用程序的可插拔组件或插件。
plugins	存放插件的目录，通常用于扩展应用程序的功能。
LICENSE.txt	许可证文件，包含有关软件使用权限和限制的法律信息。
NOTICE.txt	通知文件，可能包含有关软件的额外信息，如版权声明、第三方库的致谢等。
README.asciidoc	说明文件，通常以ASCIIDoc格式编写，提供有关如何安装、配置和使用软件的指导。

（4）配置文件

• 配置文件在config/elasticsearch.yml
• 常用的配置项如下

cluster.name: 配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name:节点名，通常一台物理服务器就是一个节点，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理一个或多个节点组成一个cluster集群，集群是一个逻辑的概念，节点是物理概念，后边章节会详细介绍。
path.conf: 设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data:设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开。
path.logs:设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins: 设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock: true设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存与swap分区交换数据。
network.host: 设置绑定主机的ip地址，设置为0.0.0.0表示绑定任何ip，允许外网访问，生产环境建议设置为具体的ip。
http.port: 9200设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port: 9300  集群结点之间通信端口
node.master: 指定该节点是否有资格被选举成为master结点，默认是true，如果原来的master宕机会重新选举新的master。
node.data: 指定该节点是否存储索引数据，默认为true。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1:port", "host2:port", "..."]设置集群中master节点的初始列表。
discovery.zen.ping.timeout: 3s设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些。
discovery.zen.minimum_master_nodes:主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2。
node.max_local_storage_nodes: 单机允许的最大存储结点数，通常单机启动一个结点建议设置为1，开发环境如果单机启动多个节点可设置大于1。

（5）启动并检查

• 进入 bin 目录，点击 elasticsearch.bat 启动 ES 服务
  • 9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口。
  • 9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。
• 浏览器输入访问地址：http://localhost:9200/如下表示启动成功。

• 说明
  • name: 节点名称，取自机器的hostname
  • cluster_name: 集群名称（默认的集群名称就是elasticsearch）
  • version.number: es版本号
  • version.lucene_version:封装的lucene版本号

（6）集群检查

• 浏览器输入访问地址： http://localhost:9200/_cluster/health?pretty
• status：集群状态，green 所有分片可用。yellow所有主分片可用。red主分片不可用，集群不可用。

2、Windows安装Kibana

（1）概述

• Kibana 是 ELK 官方的可视化 ES 管理工具

（2）下载

• 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-15-0

（3）安装

• Windows 版的 Kibana 的安装很简单，解压即安装完毕，目录结构如下

• 目录结构说明如下：

文件/文件夹名称	说明
bin	包含Kibana的可执行文件
config	包含Kibana的配置文件
data	Kibana可能会将一些数据存储在这个目录中
node	包含Node.js的可执行文件（如果通过NPM安装）
node_modules	包含Kibana项目依赖的所有Node.js模块
plugins	存放Kibana插件的目录
src	包含了Kibana的源代码（如果源码安装）
x-pack	X-Pack扩展包的相关文件
.j18nrc.json	配置国际化（i18n）的资源文件
LICENSE.txt	包含Kibana的许可证信息
NOTICE.txt	关于Kibana的版权和商标信息，以及第三方库的版权声明
package.json	定义了Kibana项目的元数据
README.txt	提供关于Kibana的基本信息和使用说明

（4）启动并检查

• 启动Kibana：bin\kibana.bat
• 浏览器输入http://localhost:5601/进入kibana表示启动成功

（6）数据操作

• 进入http://localhost:5601/app/dev_tools#/console就可以对数据进行操作，左边输入命令执行在右面可以看到结果

（7）中文汉化

• config\kibana.yml 配置文件中加上汉化配置

i18n.locale: "zh-CN"

• 修改完成重启生效

3、Windows安装head插件

（1）概述

• head插件是ES的一个可视化管理插件，用来监视ES的状态，并通过head客户端和ES服务进行交互，比如创建映射、创建索引等。
• head的项目地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 。
• head插件是一个基于node.js 的前端项目。

（2）安装node.js

• node 相关知识请参考 node 详解：https://blog.csdn.net/liyou123456789/article/details/131240626

（3）下载并运行

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git 
cd elasticsearch-head 
npm install 
npm run start 

（4）浏览器访问

• 浏览器打开地址： http://localhost:9100/

（5）配置跨域

• F12 打开浏览器调试工具发现报错
  • Origin null is not allowed by Access-Control-Allow-Origin.
• 原因是：head插件作为客户端要连接ES服务（localhost:9200），此时存在跨域问题，elasticsearch默认不允许跨域访问。
• 解决方案：设置elasticsearch允许跨域访问。在config/elasticsearch.yml 后面增加以下参数：

#开启跨域支持
http.cors.enabled: true
#设置允许的来源
http.cors.allow-origin: "*"

• 配置完成重启 ES，重新连接，成功连接ES

4、Windows安装IK 分词器

（1）概述

• 分词（Tokenization）是文本处理中的一个关键步骤，特别是在自然语言处理（NLP）和搜索引擎技术中。分词是将连续的文本字符串拆分成一个个独立的、有意义的单元（通常是单词或短语）的过程。这个过程对于文本的进一步分析和理解至关重要。
• IK分词器是专门为中文文本设计的分词工具，尤其适用于搜索引擎和自然语言处理领域。
• IK分词器提供了两种分词算法：ik_smart和ik_max_word。
  • ik_smart：进行粗粒度的分词，尽量少的对文档进行拆分，适合短语查询。
  • ik_max_word：进行最细粒度的拆分，会将文本拆分成尽可能多的词，适合术语查询

（2）下载

• 下载地址：https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/
• 选择和 es 一致的版本下载

（3）安装

• 将下载的压缩包解压放到 es 的插件文件夹中，ik 分词器文件夹重新命名 ik
• 重新启动 ES，发现 IK 分词器被加载了

（4）使用分词器

• ik_smart（最少切分）测试：

# 请求
GET _analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "道德制高点"
}#返回
{"tokens" : [{"token" : "道德","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "制高点","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1}]
}

• ik_max_word（最细粒度划分）测试：

# 请求
GET _analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "道德制高点"
}# 返回
{"tokens" : [{"token" : "道德","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "制高点","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "高点","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2}]
}

（5）自定义分词

• 在 ik 插件的 config 文件夹中添加自己的分词文件 liyou.dic
• 在分词文件中添加自己的分词

（6）配置自定义分词

• 在 ik 分词器配置文件中配置自己的分词文件
• 配置完成重启 ES

（7）测试自定义分词

• 自己造出来的词“德制”已经出现在分词中

# 请求
GET _analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "道德制高点"
}# 返回
{"tokens" : [{"token" : "道德","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "德制","start_offset" : 1,"end_offset" : 3,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "制高点","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "高点","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 3}]
}