ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

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1.1.安装和配置

为了模拟真实场景,我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.1.1.新建一个用户es

出于安全考虑,elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户:

useradd leyou

设置密码:

passwd leyou

切换用户:

su - leyou

1.1.2.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到:/home/leyou目录

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

解压缩:

tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

我们把目录重命名:

mv elasticsearch-6.2.4/ elasticsearch

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

进入,查看目录结构:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

1.1.3.修改配置

我们进入config目录:cd config

需要修改的配置文件有两个:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

  1. jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的,而Lucene底层是java实现,因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options:

vim jvm.options

默认配置如下:

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了,我们调小一些:

-Xms512m
-Xmx512m
  1. elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml
  • 修改数据和日志目录:

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在,因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录,然后创建:

mkdir data
mkdir logs

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

  • 修改绑定的ip:

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0,允许任何ip来访问

默认只允许本机访问,修改为0.0.0.0后则可以远程访问

目前我们是做的单机安装,如果要做集群,只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息:

属性名 说明
cluster.name 配置elasticsearch的集群名称,默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name 节点名,es会默认随机指定一个名字,建议指定一个有意义的名称,方便管理
path.conf 设置配置文件的存储路径,tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹,rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data 设置索引数据的存储路径,默认是es根目录下的data文件夹,可以设置多个存储路径,用逗号隔开
path.logs 设置日志文件的存储路径,默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins 设置插件的存放路径,默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock 设置为true可以锁住ES使用的内存,避免内存进行swap
network.host 设置bind_host和publish_host,设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port 设置对外服务的http端口,默认为9200。
transport.tcp.port 集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout 设置ES自动发现节点连接超时的时间,默认为3秒,如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes 主结点数量的最少值 ,此值的公式为:(master_eligible_nodes / 2) + 1 ,比如:有3个符合要求的主结点,那么这里要设置为2

1.2.运行

进入elasticsearch/bin目录,可以看到下面的执行文件:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

然后输入命令:

./elasticsearch

发现报错了,启动失败:

1.2.1.错误1:内核过低

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

我们使用的是centos6,其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系,我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件,在最下面添加如下配置:

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

1.2.2.错误2:文件权限不足

再次启动,又出错了:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

我们用的是leyou用户,而不是root,所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容:

* soft nofile 65536
​
* hard nofile 131072
​
* soft nproc 4096
​
* hard nproc 4096

1.2.3.错误3:线程数不够

刚才报错中,还有一行:

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置:

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 

修改下面的内容:

* soft nproc 1024

改为:

* soft nproc 4096

1.2.4.错误4:进程虚拟内存

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vm.max_map_count:限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量,继续修改配置文件, :

vim /etc/sysctl.conf 

添加下面内容:

vm.max_map_count=655360

然后执行命令:

sysctl -p

1.2.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕,一定要重启你的 Xshell终端,否则配置无效。

1.2.6.启动

再次启动,终于成功了!

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可以看到绑定了两个端口:

  • 9300:集群节点间通讯接口

  • 9200:客户端访问接口

我们在浏览器中访问

http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200

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1.3.安装kibana

1.3.1.什么是Kibana?

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具,可以利用Elasticsearch的聚合功能,生成各种图表,如柱形图,线状图,饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台,并且提供了一定的API提示,非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

1.3.2.安装

因为Kibana依赖于node,我们的虚拟机没有安装node,而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致,也是6.2.0

解压到特定目录即可 ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

1.3.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录,修改kibana.yml文件:

修改elasticsearch服务器的地址:

elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"

运行

进入安装目录下的bin目录:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

发现kibana的监听端口是5601

我们访问:http://127.0.0.1:5601

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1.3.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单,即可进入控制台页面:

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1.4.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了,现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本,并且开发为ElasticSearch的集成插件了,与Elasticsearch一起维护升级,版本也保持一致,最新版本:6.3.0

1.4.1.安装

上传课前资料中的zip包,解压到Elasticsearch目录的plugins目录中:

ElasticSearch在Linux CentOS7 的搭建

解压:

unzip ik-analysis.zip

然后重启elasticsearch:

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1.4.2.测试

大家先不管语法,我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求:

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我是中国人"
}

运行得到结果:

{
  “tokens”: [
    {
      “token”: “我”,
      “start_offset”: 0,
      “end_offset”: 1,
      “type”: “CN_CHAR”,
      “position”: 0
    },
    {
      “token”: “是”,
      “start_offset”: 1,
      “end_offset”: 2,
      “type”: “CN_CHAR”,
      “position”: 1
    },
    {
      “token”: “中国人”,
      “start_offset”: 2,
      “end_offset”: 5,
      “type”: “CN_WORD”,
      “position”: 2
    },
    {
      “token”: “中国”,
      “start_offset”: 2,
      “end_offset”: 4,
      “type”: “CN_WORD”,
      “position”: 3
    },
    {
      “token”: “国人”,
      “start_offset”: 3,
      “end_offset”: 5,
      “type”: “CN_WORD”,
      “position”: 4
    }
  ]
}

好的这样就大功告成!

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