elasticsearch笔记
Elasticsearch Clients | Elastic 官方文档
安装
下载地址:Elasticsearch, Kibana, and the Elastic Stack | Elastic
window
解压,双击 bin 目录下的 elasticsearch.bat
即可启动,kibana 也是同理。
启动后输入 http://localhost:9200 与 http://localhost:5601/ 显示正常说明两者都安装成功
linux
同 windows 不过多叙述了
docker
当然上面那些安装都过于麻烦,docker 一步到位
elasticsearch
# 创建自定义网络与kibana通信
docker network create esnet
# 挂载目录 端口映射
docker run -d --name elasticsearch --net esnet -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -v /data/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data -v /data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins elasticsearch:tag
参数详解
docker run 创建并启动容器
-d 后台运行
--name elasticsearch 指定容器唯一的名称,方便管理
-p 9200:9200 -p 9300:9300 映射容器端口到宿主机上
-e "discovery.type=single-node" 环境变量配置单机模式
-v /data/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data 持久化数据存储
-v /data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
elasticsearch:tag 镜像名称及版本 tag最新
kibana
docker run -d --name kibana --net esnet -p 5601:5601 kibana:tag
ik 分词器
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.2.0/elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip
exit
docker restart elasticsearch
或
docker exec -it 容器id /bin/bash
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/
mkdir ik
cd ik
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip
yum install unzip
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip
exit
docker restart elasticsearch
然后可以在 kibana 界面的dev tools
中验证是否安装成功;
POST test/_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "你好我是愧怍"
}
设置密码
进入 es 容器
docker exec -it elasticsearch bash
cd config
vi elasticsearch.yml
添加如下代码
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization
xpack.security.enabled: true
重启后,重新进入容器,输入
elasticsearch-setup-passwords interactive
按 y 确认后即可设置密码
进入 kibana 容器
docker exec -it kibana bash
cd config
vi kibana.yml
添加如下代码
elasticsearch.username: "kibana"
elasticsearch.password: "a123456"
顺便在加这几行代码,后续如果导出数据过大的话也导的出来
xpack.reporting.csv.maxSizeBytes: 409715200
xpack.reporting.queue.timeout: 2800000
登录 Kibana 的账户就是 kibana,elasticsearch 的账户为 elastic.
docker-compose
创建 volume 挂载目录,并修改目录用户和用户组。由于 elasticsearch6 之后不允许使用 root 启用,所以需要修改
/usr/share/elasticsearch/data的权限为1000
mkdir -pv /usr/share/elasticsearch/data
chown 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data
部署文件
mkdir /usr/local/elasticsearch-kibana
cd elasticsearch-kibana/
vim docker-compose.yml
docker-compose.yml
version: '3.9'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:7.2.0
container_name: elasticsearch
volumes:
- /usr/share/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
- ./elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
networks:
- esnet
restart: always
kibana:
image: kibana:7.2.0
container_name: kibana
ports:
- 5601:5601
networks:
- esnet
depends_on:
- elasticsearch
restart: always
networks:
esnet:
vim elasticsearch.yml
#集群名
cluster.name: "elasticsearch"
# 允许外部网络访问
network.host: 0.0.0.0
#支持跨域
http.cors.enabled: true
#支持所有域名
http.cors.allow-origin: "*"
# 开启xpack安全校验,在kibana中使用需要输入账号密码
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
启动 docker-compose docker-compose up -d
至此有关 elasticSearch 安装与配置就告一段落
数据迁移
elasticdump
elasticsearch-dump/elasticsearch-dump
这里使用 elasticdump (因为只会这个)
安装
npm install elasticdump -g
elasticdump
命令
elasticdump --input SOURCE --output DESTINATION [OPTIONS]
参数
-
limit
每个操作要批量移动多少对象,Limit 是文件流的近似值 默认:100
-
type
导出类型 默认 data [settings, analyzer, data, mapping, policy, alias, template, component_template, index_template]
-
其他参数看文档,暂时都用不上
例:
# 将es数据导入另一台es数据
elasticdump --input=http://production.es.com:9200/my_index --output=http://staging.es.com:9200/my_index --all=true --limit=2000
# 或
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=http://staging.es.com:9200/my_index \
--type=analyzer
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=http://staging.es.com:9200/my_index \
--type=mapping
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=http://staging.es.com:9200/my_index \
--type=data
# 备份文件到本地
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=/data/my_index_mapping.json \
--type=mapping
elasticdump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=/data/my_index.json \
--type=data
docker 安装
docker pull elasticdump/elasticsearch-dump
例:
# Copy an index from production to staging with mappings:
docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=http://staging.es.com:9200/my_index \
--type=mapping
docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=http://staging.es.com:9200/my_index \
--type=data
# Backup index data to a file:
docker run --rm -ti -v /data:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \
--input=http://production.es.com:9200/my_index \
--output=/tmp/my_index_mapping.json \
--type=data
常用命令
查询并删除匹配文档
正常查询对应的代码
GET answer/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"topic": "测试"
}
}
}
要删除 topic 为“测试”,只需要将_search
替换为_delete_by_query
即可。
暂时只用到这些 TODO。。。
注意事项
elasticsearch 默认输出一万条
elasticsearch 默认输出最多一万条,查询第 10001 条数据就会报错
解决方案:
1、修改 elasticsearch 输出默认限制条数
PUT 索引名称/_settings?preserve_existing=true
{
"max_result_window": "1000000"
}
2、创建索引时设置
"settings":{
"index":{
"max_result_window":1000000
}
}
3、在请求的时候附加参数"track_total_hits":true
elasticsearch 默认分配内容为 1g
elasticsearch 默认分配内容为 1g,在jvm.options
配置如下
################################################################
## IMPORTANT: JVM heap size
################################################################
##
## The heap size is automatically configured by Elasticsearch
## based on the available memory in your system and the roles
## each node is configured to fulfill. If specifying heap is
## required, it should be done through a file in jvm.options.d,
## and the min and max should be set to the same value. For
## example, to set the heap to 4 GB, create a new file in the
## jvm.options.d directory containing these lines:
##
## -Xms4g
## -Xmx4g
##
## See https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/heap-size.html
## for more information
##
################################################################
-Xms1g
-Xmx1g
将其更改为服务器可分配的的内存,比如 32g,就分配个 16g 即可
-Xms16g
-Xmx16g
重启 elasticsearch 生效。
kibana 设置导出 csv 大小
kibana 默认导出的 csv 有文件大小限制,默认是 10M,数据量大于 10M,那么 csv 只会下载 10M 大小的数据
并且导出 CSV 报告 Kibana 是放入队列中执行的,有一个处理超时时间,默认是 12000 毫秒,也就是 2 分钟
解决方案: 通过修改配置可以更改限制大小
vim kibana.yml
# csv文件大小200MB,默认为10485760(10MB)
xpack.reporting.csv.maxSizeBytes: 209715200
# 超时时间-30分钟,默认是120000(2分钟)
xpack.reporting.queue.timeout: 1800000
修改后,重启 kibana 即可生效
Kibana server is not ready yet
访问 Elasticsearch 的 9200 端口,能正常访问,但访问 Kibana 的 5601 端口就提示
Kibana server is not ready yet
解决办法
将配置文件 kibana.yml 中的 elasticsearch.url 改为正确的链接,默认为: http://elasticsearch:9200,改为 http://自己的 IP 地址:9200
# Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
然后重启 kibana 即可,记得防火墙开放 5601 端口
出问题不知道怎么解决,查看日志输出才是关键
docker logs 容器id(容器名)