### RabbitMQ从入门到集群架构:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/375157411  可靠性高

### Kafka从入门到精通:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/375578641   吞吐量

今日内容概要

• Elasticsearch介绍
• Elasticsearch安装配置

内容详细

# Elasticsearch产生背景
    -大规模数据的检索
    -redis集群---》很多数据---》分片保存到不同节点上---》解决存储---》检索数据：速度

# es:应对如下问题
    -1 大量数据存储---》只要机器硬盘够，就能存储
    -2 数据安全性---》分片和副本保证几个节点挂了，数据也是完整的
    -3 大数据量的检索---》倒排索引
    -4 单点故障问题---->分片和副本,某个节点挂了，数据完整

# es是什么:
    Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎
    ES是elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

    Elasticsearch使用Java开发，在Apache许可条款下开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便

    使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，使得全文检索变得简单

    设计用途：用于分布式全文检索，通过HTTP使用JSON进行数据索引，速度快

# 名词解释
    -Apache：
        -Apache开源协议：开源标准，大家写了一些开源软件，贡献给它，它们有人负责给维护
        -Kafka：顶级开源项目
        -es
        -echars：顶级开源项目
        -tomcat
        -spark
        -Apache公司(基金会)：组织
        -Apache服务器，跟nginx是一个东西   

    -Lucene
        -java中的搜索引擎，但是只能给java用，比较复杂，需要懂搜索引擎的知识
        -python想做搜索引擎-基于lucene，进行封装，做成web服务，提供restful接口，现在无论任何语言，只要发送http的resful请求，携带参数，就能完成搜素

# Lucene与Elasticsearch关系
    1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的

    2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单

# Elasticsearch 与 solr
    1）Solr是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。

    2）Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。

    3）Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。

    4）Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制

# Elasticsearch 与 Solr 的比较总结：
    # solr 也是一个用java开发的企业级搜索引擎
    # 传统企业喜欢用solr，互联网企业喜欢用es

    二者安装都很简单
    Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能
    Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式
    Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供
    Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch
    Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用

# Elasticsearch 核心概念---》es架构
    -Cluster：集群
        ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为 集群

    -Node：节点
        形成集群的每个服务器称为节点。

    -Shard：分片
        当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
        当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的

    -Replia：副本
        为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片
        # 注意区分主从

    -全文检索：
        全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
        全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”今日是周日我们出去玩” 可能会被分词成：“今天“，”周日“，“我们“，”出去玩“ 等token，这样当你搜索“周日” 或者 “出去玩” 都会把这句搜出来

# es和关系型数据库的比较
    mysql       es
    数据库     索引
    表       类型
    建表语句        mapping(映射)建表
    数据行     文档
    字段      字段
    增删查改        get，put，post，delete...

# ELK---》不懂开发的运维---》不能扩展功能
    ELK = elasticsearch + Logstash + kibana

    elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
    logstash: 日志加工、“搬运工”
    kibana：数据可视化展示

    ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作

    ELK 是Logstash、Elasticsearch、Kibana的集合。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，Logstash负责日志收集，Kibana 负责界面展示。

# EFK
    EFK是Elasticsearch，FileBeat，Kibana的集合。与ELK不同的是，FileBeat替代了Logstash，负责日志收集

    Logstash 数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置

    Filebeat 轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 shipper 端的第一选择

# Elasticsearch 特点和优势
    1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。

    2）实时分析的分布式搜索引擎。
        分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作
        负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。

    3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上

    4）支持插件机制，分词插件(中文分词)、同步插件、可视化插件(kibana)等

# 国内外优秀案例
    github  2013年全部换成es作为搜索引擎

# 我们应用场景
    只要涉及到大数据量搜索，全文检索，都可以使用

# Elasticsearch索引到底能处理多大数据
    单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。

    通常来说，一个Lucene索引（也就是一个elasticsearch分片，一个es索引默认5个分片）不能处理多于 21亿篇文档，或者多于 2740亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！
    当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差

# 用java写的---》java运行在 jvm上

# 解释型语言：python，php，nodejs，javascrip
    -源代码运行在解释器之上

    -解释器可以有不同平台的解释器---》天然跨平台

    -python----》一般咱们不把它编译成可执行文件---》python放烟火--》给你女朋友---》你女朋友想看到烟火---》装python解释器---》运行python程序

    -python代码做成可执行文件---》pipinstaller---》本质原理--》把python代码+解释器打包到一个可执行文件中---》很大，经常报错，第三方包打不进去

    -加密Python项目代码之把Django或Flask项目打包成exe
        https://zhuanlan.zhihu.com/p/430490285

# 编译型语言：go，java，c，c++，c#
    -在win上编译完成---》发给你女朋友---》在win双击运行---》看到了

    -把源代码--》编译成可执行文件---》运行在操作系统之上---》区分平台---》在linux平台下编译的就不能运行在mac平台

    -redis--->c的源代码---》make---》编译---》可执行文件---》win

    -java---》一处编码处处运行---》跨平台---》统治了编程语言排行榜20多年

    -java的编译过程不是编译成可执行文件---》中间状态 .class ,jar,war包---》不能直接运行在操作上---》运行在jvm上(java虚拟机)---》jvm可以有不通平台的---》实现了java跨平台

    -不支持跨平台编译--->要编译win 的需要到win下编译，编译mac的要到mac编译

    -go语言 2009年---》2015年后---》才火---》支持跨平台编译---》win下可以编译出mac的可执行文文件

# jetbrains---》人家收费---》ide
# 要运行java程序，必须至少要有jvm
    jvm很吃内存---》java程序耗内存---》pycharm用java写的-->jvm打包进去了---》吃内存

# vscode
    轻量级---》vs需要装很多插件--》把所有插件装齐了---》也卡了

# java体系
    -java se：java基础，变量，面向对象，io，并发，网络

    -java ee：javaWeb开发，定制了一些标准 jsp，serverlet，tomcat,现在java工程师基本上都是javaEE工程---》javaweb开发被spring一统天下了---》java工程师就是spring工程师

    -java me：手机开发----》山寨机--》java应用---》java开发的---》现在没有了

    -安卓开发---》安卓推出的时候---》google 选择哪个语言开发？----》java开发吧---》java虚拟机---》安卓手机上的虚拟机--》运行java开发的程序---》安卓手机卡

    -java基础+安卓api---》调包侠
    -谷歌：kotlin语言---》专门用来做安卓开发
    -Dart语言，flutter平台
    -ios：object-c   swift语言---》做ios开发----》发明这个语言的人从苹果离职了去了facebook
    -开发安卓用java开发---》长达十几年的官司
    -谷歌  跟   java-sun公司---》后来被【甲骨文】oracle收购了---》java收费
    -java开源的---》内置很多包---》后来新增的，甲骨文开发的---》收钱--》授权
    -拿着java开源代码---》编译成jdk---》缺新增的包---》openjdk，毕昇jdk，oracle-jdk
    -开发安卓用的java里面有些包，java公司开发出来的，没有授权给你，你没给我钱啊，告你--->> 十年---》谷歌输了赔很多钱----》谷歌赢了，不侵权

    -java开始没落---》市场份额一点点被蚕食---》python，go。。。
    -java在大数据领域---》es，spark，kafka---》java开发的

    -web 中间件 ---》go发力了
    -开发块，执行速度要开---》go---》执行效率高---》语法简单---》go ---》go新语言，坑很多
    -追求稳定---》java当之无愧---》银行核心项目，医院核心项目，政府核心项目---》传统软件公司

    -互联网公司---》go，python

    jdk：java开发环境---》内置包---》java开发，装它，分平台
    jre：java运行环境---》java程序运行环境
    jvm：java虚拟机---》字节码文件运行在虚拟机上
    # 三者向下包含

# 要运行es---》java开发的---》jdk---》版本 java 18----》公司里用的多还是 java 8  

# es最低支持 jdk 8


# 注册才能下载
jdk10：https://www.oracle.com/java/technologies/java-archive-javase10-downloads.html

jdk8:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows
## 清华镜像开源站 也可以下载 Adoptium 11
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Adoptium/11/jdk/x64/windows/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Adoptium/11/jre/x64/windows/

# 一路下一步安装即可

# 检查java是否安装成功
    java -version 

# es 下载安装   ---》有些第三方插件---》可能最新不支持
    -暂时选7.5.0版本
    https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-5-0
    -官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch ,选择相应版本下载即可
    -找到相应版本，下载，解压，运行即可

# 启动es
    -去es的安装路径的bin路径下，输入 elasticsearch  启动文件

# 在浏览器访问：127.0.0.1:9200  表示安装成功
{
  "name" : "MS-TRNZUSSEFDLG",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "p9VZBCKUTm68YE5pn-Idkw",
  "version" : {
    "number" : "7.5.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "e9ccaed468e2fac2275a3761849cbee64b39519f",
    "build_date" : "2019-11-26T01:06:52.518245Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.3.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}