ElasticSearch系列一：了解和安装ES、Kibana页面可视化

一、概述（简称ES）
Elasticsearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索引擎，基于RESTful Web接口。ES具有分布式、高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析能力。
最核心的两个应用领域：垂直搜索（站内搜索）引擎、实时数据分析。
二、ES的功能：
1.分布式的搜索引擎和数据分析引擎
2.全文检索、结构化检索、部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐、搜索高亮、数据分析
3.对海量数据进行近实时的处理

三、ES的特点：

1.可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司；
2.开箱即用，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂；
3.数据库的功能面对很多领域是不够用的，特殊的功能比如全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能。

四、ES的核心概念：

1.Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级。
2.Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的。
3.Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
4.Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
5.Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
6.Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
7.shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
8.replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

五、ES和关系型数据库的数据对比

六、应用场景
①维基百科：全文检索，高亮，搜索推荐
②The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）
③Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
④GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码
⑤电商网站，检索商品
⑥日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana）
⑦商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
⑧BI系统，商业智能，Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化
⑨国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）
七、Windows上使用Elasticsearch和Kibana
1.点击下载官网上window最新版ElasticSearch和Kibana，本文ES系列使用当前最新版6.2.4
https://www.elastic.co/cn/products
2.Windows上解压并启动ES和Kibana：
启动Elasticsearch：bin\elasticsearch.bat
启动Kibana：bin\kibana.bat
  检查ES是否启动成功：
http://localhost:9200/?pretty
 
name: 节点名称
cluster_name: 集群名称
version.number: es版本号
  检查Kibana是否启动成功（后续文章使用kibana写ES文档）
http://localhost:5601