基于elasticsearch6.2.2集群
Required
- JDK1.8+
elasticsearch 单机安装
- 官网下载或者到github下载或者使用下面命令下载安装
- curl https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.2.zip
- tar -zxvf elasticsearch-6.2.2.zip -C d:/
- mv elasticsearch-6.2.2.zip es6.2.2
- cd es6.2.2/bin
- elasticsearch.bat
- curl http://localhost:9200/
安装NodeJS
ElasticSearch5之前的版本安装Head插件只需要在bin目录下执行./plugin -install mobz/elasticsearch-head就可以完成安装，5之后改用Node安装运行，所以你需要先安装NodeJS,下面是Window环境：
- 下载你NodeJS
- 或者
wget https://nodejs.org/dist/v6.11.3/node-v6.11.3-x64.msi - 执行安装程序
- 安装完NodeJS后默认已经安装了npm，NodeJS包管理和分发工具
elasticsearch head 插件
- 项目地址elasticsearch-head
- git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
- cd elasticsearch-head
- npm install
- npm run start
- open http://localhost:9100/
修改elasticsearch安装目录下的config/elasticsearch.yml文件，在末尾加入以下几行解决跨域请求问题
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-credentials: true
http.cors.allow-headers: X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type, Content-Length, Authorization
elasticsearch 集群安装
- mv es6.2.2 es6.2.2-1
- cp -r es6.2.2-1 es6.2.2-2
- cp -r es6.2.2-1 es6.2.2-3
要是部署的时候从一个节点复制elasticsearch文件夹，其他节点可能包含被复制节点的data文件数据，需要把data文件下的文件清空
es6.2.2-1elasticsearch.yml配置文件
cluster.name: elasticsearch
node.master: true
node.name: node-1
path.data: ./../data
path.logs: ./../logs
network.host: 172.28.3.34
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.28.3.34:9300"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-credentials: true
http.cors.allow-headers: X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type, Content-Length, Authorization
es6.2.2-2elasticsearch.yml配置文件
cluster.name: elasticsearch
node.master: false
node.name: node-2
path.data: ./../data
path.logs: ./../logs
network.host: 172.28.3.34
http.port: 9201
transport.tcp.port: 9301
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.28.3.34:9300"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-credentials: true
http.cors.allow-headers: X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type, Content-Length, Authorization
es6.2.2-3elasticsearch.yml配置文件
cluster.name: elasticsearch
node.master: false
node.name: node-3
path.data: ./../data
path.logs: ./../logs
network.host: 172.28.3.34
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.28.3.34:9300"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-credentials: true
http.cors.allow-headers: X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type, Content-Length, Authorization
- ./es6.2.2-1/bin/elasticsearch.bat
- ./es6.2.2-2/bin/elasticsearch.bat
- ./es6.2.2-3/bin/elasticsearch.bat
- http://172.28.3.34:9100
- 创建个索引，2个副本
Elasticsearch-analysis-ik 中文分词器
elasticsearch-analysis-ik 把Lucene的IK analyzer中文分词器集成进了ElasticSearch，支持自定义的目录
1、安装
1.根据你的elasticsearch的版本在这里下载相应版本的Elasticsearch-analysis-ik，注意版本要对应，否则安装不上，解压到你elasticsearch文件下下的/plugins/文件夹下
如果的elasticsearch版本大于5.5.1，则可以使用下面的命令安装，但是版本也要对应上 ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.2/elasticsearch-analysis-ik-6.2.2.zip
2、重启你的Elasticsearch
关于ElasticSearch热更新IK分词请参考热更新 IK 分词使用方法
Kibana
Kibana是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜索、查看、交互存放在Elasticsearch索引里的数据，使用各种不同的图表、表格、地图等kibana能够很轻易地展示高级数据分析与可视化。
Kibana让我们理解大量数据变得很容易。它简单、基于浏览器的接口使你能快速创建和分享实时展现Elasticsearch查询变化的动态仪表盘。安装Kibana非常快，你可以在几分钟之内安装和开始探索你的Elasticsearch索引数据—-—-不需要写任何代码，没有其他基础软件依赖
1、下载
到官网地址下载跟你ElasticSearch对应的Kibana版本，按照文档的要求，一般Kiban的版本要和ElasticSearch一致，如我这里的ElasticSearch版本为6.2.2，则下载https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.2-windows-x86.zip
2、配置启动
解压到你的目录下，到config/kibana.yml修改elasticsearch的url地址，你可以在里面配置端口，默认是5601,
elasticsearch.url: "http://172.28.3.34:9210"
到bin目录下执行./kibana.bat启动kinaba
3、使用
在浏览器中打开http://localhost:5601
具体的使用请参考官方文档
elasticsearch hq插件
Elastic HQ提供一个Web应用程序来管理和监控ElasticSearch实例与集群管理和监控。具有良好体验、直观和功能强大的 ElasticSearch 的管理和监控工具。提供实时监控、全集群管理、搜索和查询，项目地址elasticsearch-HQ
Marvel插件
Marvel是Elasticsearch的管理和监控工具，对于开发使用免费的。它配备了一个叫做Sense的交互式控制台，方便通过浏览器直接与Elasticsearch交互。
Bigdesk插件
bigdesk是elasticsearch的一个集群监控工具，可以通过它来查看es集群的各种状态，如：cpu、内存使用情况，索引数据、搜索情况，http连接数等。项目git地址： https://github.com/lukas-vlcek/bigdesk。和head一样，它也是个独立的网页程序，使用方式和head一样。不过可惜的是它支持的版本教老，也已经不更新了。