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2024年11月19日

一线架构师，ElasticSearch-2.0.0集群安装配置与API使用实践上篇

前言

ElasticSearch是基于全文搜索引擎库Lucene构建的分布式搜索引擎，我们可以直接使用ElasticSearch实现分布式搜索系统的搭建与使用，都知道，Lucene只是一个搜索框架，它提供了搜索引擎操作的基本API，如果要实现一个能够使用的搜索引擎系统，还需要自己基于Lucene的API去实现，工作量很大，而且还需要很好地掌握Lucene的底层实现原理。ElasticSearch是一个完整的分布式搜索引擎系统，它的一些基本特性包括如下：

  • 全文检索
  • 提供插件机制，可以共享重用插件的功能
  • 分布式文件存储
  • 分布式实时索引和搜索
  • 实时统计分析
  • 可以横向扩展，支持大规模数据的搜索
  • 简单易用的RESTful API
  • 基于Replication实现了数据的高可用特性
  • 与其他系统的集成
  • 支持结构化和非结构化数据
  • 灵活的Schema设计（Mappings）
  • 支持多编程语言客户端

我个人感觉，ElasticSearch尽量屏蔽底层Lucene相关的技术细节，让你根本无从感觉底层Lucene相关的内容，这样你可以省去了了解Lucene 的成本，学习曲线比较平缓，不像Solr，如果想要构造负责的查询（Query），还是要对Lucene有所了解的。另外，在分布式设计方面，ElasticSearch更轻量一些，用起来更简单，而使用Solr的分布式分片功能需要使用SolrCloud，它基于ZooKeeper来实现配置管理，以及Replication功能，而且Solr需要使用Web容器来部署，相对来说有点复杂一些（我个人之前使用的SolrCloud版本大概是3.1~3.5左右，比较早，现在可能更加完善了）。

基本概念

我们熟悉一下ElasticSearch中涉及到的一些基本概念：

  • 索引（Index）

索引（Index）是文档的集合，它是根据实际业务逻辑进行划分的，通常会把相对独立且具有相似结构或者性质的数据作为文档，放在一起，形成一个索引，比如，用户相关信息可以作为一个索引，交易相关信息也可应作为另一个索引。

  • 类型（Type）

类型（Type）是索引内部的一个逻辑划分，在一个索引内部可以定义多个类型（Type），类型将一个索引在逻辑上划分为多个集合，每个类型包含多个属性（字段）。比如，我们基于手机客户端应用App，创建一个了用户相关信息的索引，然后再在这个索引内部定义多个类型：基本信息类型、设备信息类型、行为信息类型，基本信息类型中包含用户编号、证件号码、名称、手机号码、年龄、出生日期，设备信息类型包括设备类型、设备名称、App版本号、渠道来源、系统版本、IMEI、mac地址，用户行为信息包含用户编号、事件编号、事件类型、时间、浏览页面代码、地区编码，这样有3个类型在一个索引当中。ElasticSearch中类型，与HBase中列簇（Column Family）的概念很相似。

  • 文档（Document）

文档（Document）是索引的基本单元，它与关系数据库中的一条记录相类似，包含了一组属性信息，同时包含一个唯一标识这一组属性值的ID，通过该ID可以更新一个文档，也可以删除一个文档。

  • 分片（Shards）&副本（Replicas）

一个索引是很多文档的集合，将一个索引进行分割，分成多个片段（一个索引的子集），每一个片段称为一个分片（Shard），这样划分可以很好地管理索引，跨节点存储，为分布式存储于搜索提供了便利。副本（Replica）是为了保证一个分片（Shard）的可用性，冗余复制存储，当一个分片对应的数据无法读取时，可以读取其副本，正常提供搜索服务。

集群安装配置

ElasticSearch集群安装配置非常容易，安装可以执行如下命令行：

wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.0.0/elasticsearch-2.0.0.zip
unzip elasticsearch-2.0.0.zip

拿出集群的一个节点的进行配置，修改配置文件config/elasticsearch.yml的内容，如下所示：

# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
#
# NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings.
#       Before you set out to tweak and tune the configuration, make sure you
#       understand what are you trying to accomplish and the consequences.
#
# The primary way of configuring a node is via this file. This template lists
# the most important settings you may want to configure for a production cluster.
#
# Please see the documentation for further information on configuration options:
# <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration.html>
#
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: dw_search_engine
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.name: esnode-01
#
# Add custom attributes to the node:
#
# node.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /data/dw_search_storage
#
# Path to log files:
#
path.logs: /tmp/es/logs
#
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
# bootstrap.mlockall: true
#
# Make sure that the `ES_HEAP_SIZE` environment variable is set to about half the memory
# available on the system and that the owner of the process is allowed to use this limit.
#
# Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory.
#
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind adress to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 10.10.2.62
#
# Set a custom port for HTTP:
#
http.port: 9200
#
# For more information, see the documentation at:
# <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-network.html>
#
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#
# Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started:
#
# gateway.recover_after_nodes: 3
#
# For more information, see the documentation at:
# <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-gateway.html>
#
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Elasticsearch nodes will find each other via unicast, by default.
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["es-01", "es-02"]
#
# Prevent the "split brain" by configuring the majority of nodes (total number of nodes / 2 + 1):
#
# discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
#
# For more information, see the documentation at:
# <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery.html>
#
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#
# Disable starting multiple nodes on a single system:
#
# node.max_local_storage_nodes: 1
#
# Require explicit names when deleting indices:
#
# action.destructive_requires_name: true

其它节点的配置，在保证基本存储目录相同的前提下，可以根据需要修改如下几个参数：

node.name
network.host
http.port

最后，在每个节点上分别启动ElasticSearch，执行如下命令：

cd elasticsearch-2.0.0
bin/elasticsearch -d

然后可以查看Web管理界面，需要安装插件elasticsearch-head，后面会介绍，Web管理界面，如下所示：


上图中，我们已经创建了一个索引，可以看到节点的状态，及其分片（Shard）的情况。

RESTful API基本操作

尤其是在进行搜索的时候，为了使得其他系统能够与ElasticSearch搜索系统很好地解耦合，使用ElasticSearch提供的RESTful API是一种不错的选择。下面，我们介绍RESTful API的基本操作。

  • 插件管理

插件的存放目录为elasticsearch-2.0.0/plugins/，插件都是基于该存储目录进行操作的。安装插件：

bin/plugin install analysis-icu
bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

可以从不同的位置安装插件，上面第一个称为Core Elasticsearch plugin，它是Elasticsearch提供的，会从Elasticsearch上下载并安装；上面第一个是从Github上自动下载安装。还有其他的方式安装，如从特定的文件系统等进行安装。列出插件：

bin/plugin list

删除插件：

bin/plugin remove analysis-icu

安装完一个插件，我们可以查看，例如查看elasticsearch_head插件，查看如下链接：

http://10.10.2.62:9200/_plugin/head/
  • 创建索引
curl -XPUT 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/'

创建的索引名称为basis_device_info，我们也可以不指定一个索引对应的Mappings，而是在索引的时候自动生成Mappings，所以如果没有指定一个索引的Mappings，则这个索引可以支持任何的Mappings。同样可知，一个索引可以自动地增加不同的type，非常灵活。也可以指定索引的基本配置，如分片（Shard）数目、副本（Replica）数目，如下所示：

curl -XPUT 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info /' -d '{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 10,
            "number_of_replicas" : 1
        }
    }
}'

默认是5个分片，不进行复制，上面配置表示索引basis_device_info有10个分片，每个分片1个副本。下面在创建索引的时候，指定设计的schema，即配置mappings，如下所示：

curl -XPUT 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/' -d '
{
  "mappings": {
    "user": {
      "_all":       { "enabled": false  },
      "properties": {
        "installid":    { "type": "string"  },
        "appid":    { "type": "string"  },
        "channel":  { "type":   "string", "index":  "analyzed" },
        "version":    { "type": "string"  },
        "osversion":    { "type": "string"  },
        "device_name":    { "type": "string", "index":  "analyzed"   },
        "producer":    { "type": "string"  },
        "device_type":    { "type": "string"  },
        "resolution":    { "type": "string", "index":  "analyzed"  },
        "screen_size":    { "type": "string", "index":  "analyzed"  },
        "mac":    { "type": "string", "index":  "not_analyzed"  },
        "idfa":    { "type": "string"  },
        "idfv":    { "type": "string", "index":  "not_analyzed"  },
        "imei":    { "type": "string", "index":  "not_analyzed"  },
        "create_time":  {
          "type":   "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
       "index":  "not_analyzed"
        }
      }
    }
  }
}'

上面创建了索引basis_device_info，同时type为user，有了mappings，我们就知道需要索引的数据的格式了。

  • 删除索引
curl -XDELETE 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/'

删除索引basis_device_info。

  • 索引文档
curl -PUT 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/CC49E748588490D41BFB89584007B0FA' -d '{
        "installid":    "0000000L",
        "appid":    "0",
        "udid":     "CC49E748588490D41BFB89584007B0FA",
        "channel":  "wulei1",
        "version":    "3.1.2",
        "osversion":    "8.1",
        "device_name":    "iPhone Retina4 Simulator",
        "producer":    "apple",
        "device_type":    "1",
        "resolution":    "640*1136",
        "screen_size":    "320*568",
        "mac":    "600308A20C5E",
        "idfa":    "dbbbs-fdsfa-fafda-321saf",
        "idfv":    "4283FAE1-19EB-4FA9-B739-8148F76BC8C3",
        "imei":    "af-sfd0fdsa-fad-ff",
        "create_time":  "2015-01-14 20:32:05"
}'

基于我们前面创建的type为user的索引，索引一个文档，文档_id为CC49E748588490D41BFB89584007B0FA，文档内容为一个用户设备信息，使用JSON格式表示。

  • 批量索引

批量索引，可以根据自己熟悉的编程语言或者脚本来实现，ElasticSearch也提供了一些客户端库。下面我们首先根据数据文件，构造成ElasticSearch索引支持的JSON格式，导出文件，然后通过curl工具去进行批量索引，实际上使用的是ElasticSearch提供的bulk API来实现的。首先处理原始带索引数据，代码如下所示：

package org.shirdrn.es; 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.Closeable;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
 
import net.sf.json.JSONObject;
 
import com.google.common.base.Throwables;
 
public class EsIndexingClient {
 
     public static void closeQuietly(Closeable... closeables) {
          if(closeables != null) {
               for(Closeable closeable : closeables) {
                    try {
                         closeable.close();
                    } catch (Exception e) { }
               }
          }
     }
     
     public static void main(String[] args) {
          String f = "C:\\Users\\yanjun\\Desktop\\basis_device_info.txt";
          String out = "C:\\Users\\yanjun\\Desktop\\basis_device_info.json";
          File in = new File(f);
          BufferedReader reader = null;
          BufferedWriter writer = null;
          try {
               writer = new BufferedWriter(new FileWriter(out));
               reader = new BufferedReader(new FileReader(in.getAbsoluteFile()));
               String line = null;
               while((line = reader.readLine()) != null) {
                    String[] a = line.split("\t", -1);
                    if(a.length == 16) {
                         String udid = a[2];
                         
                         JSONObject c = new JSONObject();
                         c.put("_index", "basis_device_info");
                         c.put("_type", "user");
                         c.put("_id", udid);
                         
                         JSONObject index = new JSONObject();
                         index.put("index", c);
                         
                         JSONObject doc = new JSONObject();
                         doc.put("installid", a[0]);
                         doc.put("appid", a[1]);
                         doc.put("udid", a[2]);
                         doc.put("channel", a[3]);
                         doc.put("version", a[4]);
                         doc.put("osversion", a[5]);
                         doc.put("device_name", a[6]);
                         doc.put("producer", a[7]);
                         doc.put("device_type", a[8]);
                         doc.put("resolution", a[9]);
                         doc.put("screen_size", a[10]);
                         doc.put("mac", a[11]);
                         doc.put("idfa", a[12]);
                         doc.put("idfv", a[13]);
                         doc.put("imei", a[14]);
                         doc.put("create_time", a[15]);
                         
                         writer.write(index.toString() + "\n");
                         writer.write(doc.toString() + "\n");
                    }
               }
               
          } catch (Exception e) {
               throw Throwables.propagate(e);
          } finally {
               closeQuietly(reader, writer);
          }
 
     }
}

运行代码，输出的数据文件为basis_device_info.json，该文件的格式了，示例如下所示：

{"index":{"_index":"basis_device_info","_type":"user","_id":"1c207122a4b2c9632212ab86bac10f60"}}
{"installid":"00000002","appid":"0","udid":"1c207122a4b2c9632212ab86bac10f60","channel":"itings","version":"3.1.1","osversion":"4.1.2","device_name":"Lenovo P770","producer":"Lenovo","device_type":"0","resolution":"540*960","screen_size":"4.59","mac":"d4:22:3f:83:17:06","idfa":"","idfv":"","imei":"861166023335745","create_time":"2015-01-14 19:39:35"}
{"index":{"_index":"basis_device_info","_type":"user","_id":"FA6B1B98E6FF4E6994A1505A996F6102"}}
{"installid":"00000003","appid":"0","udid":"FA6B1B98E6FF4E6994A1505A996F6102","channel":"appstore","version":"3.1.1","osversion":"8.1.2","device_name":"iPhone 6Plus","producer":"apple","device_type":"1","resolution":"640*1136","screen_size":"320*568","mac":"020000000000","idfa":"84018625-A3C9-47A8-88D0-C57C12F80520","idfv":"9D1E2514-9DC8-47A8-ABD0-129FC0FB3171","imei":"","create_time":"2015-01-14 19:41:21"}
{"index":{"_index":"basis_device_info","_type":"user","_id":"8c5fe70b2408f184abcbe4f34b8f23c3"}}
{"installid":"00000004","appid":"0","udid":"8c5fe70b2408f184abcbe4f34b8f23c3","channel":"itings","version":"3.1.1.014","osversion":"4.2.2","device_name":"2014011","producer":"Xiaomi","device_type":"0","resolution":"720*1280","screen_size":"4.59","mac":"0c:1d:af:4f:48:9f","idfa":"","idfv":"","imei":"865763025472173","create_time":"2015-01-14 19:46:37"}

奇数编号行的内容为索引的指令信息，包括索引名称（_index）、类型（_type）、唯一标识（_id），偶数编号行的内容为实际待索引的文档数据。然后，通过curl命令来进行批量索引，执行如下命令：

curl -s -XPOST http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/_bulk --data-binary "@basis_device_info.json"
  • 搜索文档

简单的搜索，可以通过GET方式搜索，如下所示：

http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/CC49E748588490D41BFB89584007B0FA 
http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/_search?q=channel:B-hicloud

上面第一个根据唯一的_id进行搜索，结果返回0个或者1个文档；第二个通过指定GET方式参数，其中_search和q是ElasticSearch内置的接口关键字，通过指定字段名称和搜索关键词的方式进行搜索，结果以JSON格式返回。

  • Request Body搜索

可以设置请求的body内容，能够支持更加复杂的查询条件然后请求搜索，如下所示：

curl -XGET 'http://10.10.2.245:9200/basis_device_info/user/_search' -d '{
    "query" : {
        "term" : { "udid": "bc0af2ca66a96725b8b0e0056d4213b6" }
    }
}'

结果示例，如下所示：

{"took":11,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":9.45967,"hits":[{"_index":"basis_device_info","_type":"user","_id":"bc0af2ca66a96725b8b0e0056d4213b6","_score":9.45967,"_source":{"installid":"00000FPq","appid":"0","udid":"bc0af2ca66a96725b8b0e0056d4213b6","channel":"B-hicloud","version":"3.1.1","osversion":"4.4.2","device_name":"H60-L02","producer":"HUAWEI","device_type":"0","resolution":"720*1184","screen_size":"4.64","mac":"ec:cb:30:c4:93:e3","idfa":"","idfv":"","imei":"864103021536104","create_time":"2015-01-18 01:29:16"}}]}}
  • 基于Lucene查询语法搜索

如果熟悉Lucene查询（Query），可以构造通过构造复杂的Term关系字符串来进行搜索，示例如下所示：

curl -XGET 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/_search' -d '
{
  "query": {
    "query_string": { "query": "(channel:baidu OR device_name:HUAWEI)" }
   }
}'

查询query字符串的含义是：从channel字段搜索baidu，从device_name字段搜索HUAWEI，然后两者取并集，这实际上一个布尔查询，返回最终结果。

  • 使用multi_match搜索

ElasticSearch支持给定搜索关键词，从多个字段中进行搜索，示例如下所示：

curl -XGET 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/_search' -d '
{
    "query": {
        "multi_match" : {
            "query":    "HTC",
            "fields": [ "channel", "device_name" ]
        }
    }
}'

这样，只要在channel和device_name两个字段中出现关键词HTC，则都返回结果，结果应该是两个字段匹配上的文档集合的并集。

  • 支持Filter搜索

可以在制定Filter进行搜索。例如下面是一个按照时间范围进行过滤，得到搜索结果的查询：

curl -XGET 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/_search' -d '
{
  "query": {
    "filtered": {
            "query": { "match_all": {} },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "create_time" : { "from" : "2015-01-16 00:00:00", "to" : "2015-01-16 23:59:59" }
                 }
            }
      }
    }
}'
  • 分页搜索

ElasticSearch支持分页搜索，可以通过在RESTful连接中指定size和from参数，来进行分页搜索，如下所示：

curl -XGET 'http://10.10.2.62:9200/basis_device_info/user/_search?size=10&from=20' -d '
{
  "query": {
    "filtered": {
            "query": { "match_all": {} },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "create_time" : { "from" : "2015-01-16 00:00:00", "to" : "2015-01-16 23:59:59" }
                 }
            }
      }
    }
}'

上面搜索的含义是：按照时间范围搜索，从第20个文档开始，返回10个文档，相当于一页取10个文档。（原创：时延军（包含链接：http://shiyanjun.cn）

本篇分为上篇，下篇为java客户端运行内容，等待明天更新~~~~~

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标签：udid是什么意思 

作者:lichen , 分类:站长日记 , 浏览:1 , 评论:0

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