分布式之搜索解决方案es_分布式搜索

一 ES初识

1.1 概述

  ElasticSearch：是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据。是ELK的一个组成,是一个产品，而且是非常完善的产品，ELK代表的是：E就是ElasticSearch，L就是Logstach，K就是kibana

• E：EalsticSearch 搜索和分析的功能。
• L：Logstach 搜集数据的功能，类似于flume（使用方法几乎跟flume一模一样），是日志收集系统。
• K：Kibana 数据可视化（分析），可以用图表的方式来去展示，文不如表，表不如图，是数据可视化平台
  

  分析日志的用处：假如一个分布式系统有 1000 台机器，系统出现故障时，我要看下日志，还得一台一台登录上去查看，是不是非常麻烦？

  但是如果日志接入了 ELK 系统就不一样。比如系统运行过程中，突然出现了异常，在日志中就能及时反馈，日志进入 ELK 系统中，我们直接在 Kibana 就能看到日志情况。如果再接入一些实时计算模块，还能做实时报警功能。

  这都依赖ES强大的反向索引功能，这样我们根据关键字就能查询到关键的错误日志了。

ES官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

1.2 ES由来

  在上一篇文章中搜索实现之lucene中讲述了lunece和es的关系，下面就再说说两个直接的联系吧。
Lucene有两个难以解决的问题：

• 数据越大，存不下来，那我就需要多台服务器存数据，那么我的Lucene不支持分布式的，那就需要安装多个Lucene然后通过代码来合并搜索结果。这样很不好
• 数据要考虑安全性，一台服务器挂了，那么上面的数据不就消失了。

  ES就是分布式的集群，每一个节点其实就是Lucene，当用户搜索的时候，会随机挑一台，然后这台机器自己知道数据在哪，不用我们管这些底层。

ES的优点：

• 分布式的功能
• 数据高可用，集群高可用
• API更简单和更高级。
• 支持的语言很多
• 支持PB级别的数据
• 完成搜索的功能和分析功能
• 基于Lucene，隐藏了Lucene的复杂性，提供简单的API

ES的性能比HBase高，咱们的竞价引擎最后还是要存到ES中的。

二 ES概念,安装和使用

2.1 基本概念

1，NRT(Near RealTime) 近实时。

2，Cluster集群
  ES是一个分布式的系统，且ES直接解压不需要配置就可以使用，在hadoop1上解压一个ES，在hadoop2上解压了一个ES，接下来把这两个ES启动起来。他们就构成了一个集群。
  在ES里面默认有一个配置，clustername 默认值就是ElasticSearch,如果这个值是一样的就属于同一个集群，不一样的值就是不一样的集群。
  集群中的每一台服务器就是Node节点。

3，index 索引（索引库）
  我们为什么使用ES？因为想把数据存进去，然后再查询出来。我们在使用Mysql或者Oracle的时候，为了区分数据，我们会建立不同的数据库，库下面还有表的。其实ES功能就像一个关系型数据库，在这个数据库我们可以往里面添加数据，查询数据。
  ES中的索引非传统索引的含义，ES中的索引是存放数据的地方，是ES中的一个概念词汇。index类似于我们Mysql里面的一个数据库 create database user; 好比就是一个索引库
4，type类型
  类型是用来定义数据结构的。在每一个index下面，可以有一个或者多个type，好比数据库里面的一张表。相当于表结构的描述，描述每个字段的类型。
5，document
  文档就是最终的数据了，可以认为一个文档就是一条记录。是ES里面最小的数据单元，就好比表里面的一条数据
6，Field字段
  好比关系型数据库中列的概念，一个document有一个或者多个field组成。
例如：

• 朝阳区：一个Mysql数据库
• 房子：create database chaoyaninfo
• 房间：create table people

7，shard：分片
  一台服务器，无法存储大量的数据，ES把一个index里面的数据，分为多个shard，分布式的存储在各个服务器上面
8，replica：副本
  一个分布式的集群，难免会有一台或者多台服务器宕机，如果我们没有副本这个概念。就会造成我们的shard发生故障，无法提供正常服务。我们为了保证数据的安全，我们引入了replica的概念，跟hdfs里面的概念是一个意思。可以保证我们数据的安全。
  在ES集群中，我们一模一样的数据有多份，能正常提供查询和插入的分片我们叫做 primary shard，其余的我们就管他们叫做 replica shard（备份的分片）

  当我们去查询数据的时候，我们数据是有备份的，它会同时发出命令让我们有数据的机器去查询结果，最后谁的查询结果快，我们就要谁的数据（这个不需要我们去控制，它内部就自己控制了）
9，总结
  在默认情况下，我们创建一个库的时候，默认会帮我们创建5个主分片（primary shrad）和5个副分片（replica shard），所以说正常情况下是有10个分片的。

  同一个节点上面，副本和主分片是一定不会在一台机器上面的，就是拥有相同数据的分片，是不会在同一个节点上面的。

  所以当你有一个节点的时候，这个分片是不会把副本存在这仅有的一个节点上的，当你新加入了一台节点，ES会自动的给你在新机器上创建一个之前分片的副本。

10，举例
  比如一首诗，有诗题、作者、朝代、字数、诗内容等字段，那么首先，我们可以建立一个名叫 Poems 的索引，然后创建一个名叫 Poem 的类型，类型是通过 Mapping 来定义每个字段的类型。
  比如诗题、作者、朝代都是 Keyword 类型，诗内容是 Text 类型，而字数是 Integer 类型，最后就是把数据组织成 Json 格式存放进去了。

Keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建立反向索引，Text 类型在存入 Elasticsearch 的时候，会先分词，然后根据分词后的内容建立反向索引。

2.2 安装

咱们如果想很爽的使用ES，需要安装3个东西：ES、Kibana、ElasticSearch Head。通过Kibana可以对ES进行便捷的可视化操作，通过ElasticSearch Head可以查看ES的状态及数据，可以理解为ES的图形化界面。

2.2.1 安装ES和Kibana

首先开始安装ES、Kibana，同时安装这两个加启动，一共需要3步，3行代码搞定：
1，搜索docker镜像库里可用的ES镜像：可以看到，stars排名第一的是官方的ES镜像，第二是大牛已经融合了ES7.7和Kibana7.7的镜像，那咱们就用第二个了。

docker search elasticsearch
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