一 Elasticsearch介绍

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”。
Elasticsearch 是位于 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在 Elasticsearch 中。Kibana 使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈。Elasticsearch 是索引、搜索和分析的地方。
Elasticsearch 为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您拥有结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据，Elasticsearch 都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它。您可以超越简单的数据检索和聚合信息来发现数据中的趋势和模式。随着您的数据和查询量的增长，Elasticsearch 的分布式特性使您的部署能够随之无缝增长。

二 Elasticsearch的主要功能及应用场景

1.Elasticsearch 主要具有如下功能：

海量数据的分布式存储以及集群管理，能达到服务与数据的高可用以及系统架构的水平扩展。
近实时的数据搜索能力，能够对结构化数据、全文数据、地理位置等类型的数据进行处理和分析。
海量数据的实时分析功能和各种强大的聚合功能。

2.Elasticsearch 的主要应用场景如下：

网站搜索、代码搜索等。
日志管理、日志分析、日志安全指标监控、应用性能监控、Web 抓取舆情分析等。
利用 Elasticsearch 的高性能和分布式部署特征，可以对海量的业务订单数据进行分析和处理，还能利用 Elasticsearch 的聚合函数和分析能力统计出各种各样的数据报表。

三 Elasticsearch核心概念

cluster：代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
shards：代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas：代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery：代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river：代表es的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway：代表es索引快照的存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen：代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport：代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。

四 Elasticsearch安装

1.拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.9.3

2.运行命令

docker run --name elasticsearch7.9.3 -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xmx256m -Xms256m" --net host -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.9.3

3.查看是否运行

docker ps

五 Elasticsearch使用

为了方便同时使用ELK，新建一个目录docker-elk
在docker-elk目录下新建elasticsearch/config/elasticsearch.yml
在elasticsearch.yml，输入以下代码：

cluster.name: "cluster"
network.host: 0.0.0.0

xpack.license.self_generated.type: trail
xpack.security.enabled: true
xpack.monitoring.collection.enabled: true
在docker-elk目录下建立一个docker-stack.yml，同时启动ELK
输入以下代码：

version: '3.3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:7.9.3
ports:
- "9200:9200"
- "9300:9300"
volumes:
- ./elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearchs/config/elasticsearch.yml
environment:
ES_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
ELASTIC_PASSWORD: imoocpwd
discovery.type: single-node
network.publish_host: eth0
启动命令：

docker-compose -f docker-stack.yml up -d
至此，Elasticsearch使用至此完成