ES & Kibana 简介

ES & Kibana

简介

来源：微信公众号《鲜枣课堂》

1998年9月4日，Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。

无独有偶，一位名叫Doug?Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。

左为Doug Cutting，右为Lucene的LOGO

Lucene是用JAVA写成的，目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（代码公开），非常受程序员们的欢迎。

早期的时候，这个项目被发布在Doug Cutting的个人网站和SourceForge（一个开源软件网站）。后来，2001年底，Lucene成为Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。

Apache软件基金会，搞IT的应该都认识

2004年，Doug Cutting再接再励，在Lucene的基础上，和Apache开源伙伴Mike Cafarella合作，开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎，命名为Nutch。

Nutch是一个建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序，可以下载下来直接使用。它在Lucene的基础上加了网络爬虫和一些网页相关的功能，目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络的搜索上，就像Google一样。

Nutch在业界的影响力比Lucene更大。

大批网站采用了Nutch平台，大大降低了技术门槛，使低成本的普通计算机取代高价的Web服务器成为可能。甚至有一段时间，在硅谷有了一股用Nutch低成本创业的潮流。

随着时间的推移，无论是Google还是Nutch，都面临搜索对象“体积”不断增大的问题。

尤其是Google，作为互联网搜索引擎，需要存储大量的网页，并不断优化自己的搜索算法，提升搜索效率。

Google搜索栏

在这个过程中，Google确实找到了不少好办法，并且无私地分享了出来。

2003年，Google发表了一篇技术学术论文，公开介绍了自己的谷歌文件系统GFS（Google?File?System）。这是Google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。

第二年，也就是2004年，Doug?Cutting基于Google的GFS论文，实现了分布式文件存储系统，并将它命名为NDFS（Nutch Distributed File?System）。

还是2004年，Google又发表了一篇技术学术论文，介绍自己的MapReduce编程模型。这个编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。

第二年（2005年），Doug?Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。

2006年，当时依然很厉害的Yahoo（雅虎）公司，招安了Doug?Cutting。

这里要补充说明一下雅虎招安Doug的背景：2004年之前，作为互联网开拓者的雅虎，是使用Google搜索引擎作为自家搜索服务的。在2004年开始，雅虎放弃了Google，开始自己研发搜索引擎。所以。。。

加盟Yahoo之后，Doug?Cutting将NDFS和MapReduce进行了升级改造，并重新命名为Hadoop（NDFS也改名为HDFS，Hadoop Distributed File?System）。

这个，就是后来大名鼎鼎的大数据框架系统——Hadoop的由来。而Doug?Cutting，则被人们称为Hadoop之父。

Hadoop这个名字，实际上是Doug?Cutting他儿子的黄色玩具大象的名字。所以，Hadoop的Logo，就是一只奔跑的黄色大象。

我们继续往下说。

还是2006年，Google又发论文了。

这次，它们介绍了自己的BigTable。这是一种分布式数据存储系统，一种用来处理海量数据的非关系型数据库。

Doug?Cutting当然没有放过，在自己的hadoop系统里面，引入了BigTable，并命名为HBase。

好吧，反正就是紧跟Google时代步伐，你出什么，我学什么。

所以，Hadoop的核心部分，基本上都有Google的影子。

2008年1月，Hadoop成功上位，正式成为Apache基金会的顶级项目。

同年2月，Yahoo宣布建成了一个拥有1万个内核的Hadoop集群，并将自己的搜索引擎产品部署在上面。

7月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系统，用时209秒。

历史由来

ElasticSearch是基于Lucene做了一些封装和增强（我们上手是十分简单的）。

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。他在找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Luence工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后开Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网络的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也就是利索当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为GitHub上最受欢用的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营ElasicSearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticseach将永远开源且对所有人可用。

不过，Shay的妻子依旧等待者她的搜索食谱…

Solr & ES 对比

ElasticSearch简介

ElasticSearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：

维基百科使用 Elasticsearch 提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索 (search-asyou-type) 和搜索纠错 (did-you-mean) 等搜索；

建议功能：英国卫报使用 Elasticsearch 结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。

StackOverflow 结合全文搜索与地理位置查询，以及 more-like-this 功能来找到相关的问题和答案。

Github 使用 Elasticsearch 检索 1300 亿行的代码；

但是 Elasticsearch 不仅用于大型企业，它还让像 DataDog 以及 Klout 这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。

Elasticsearch 可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理 PB 级别的数据。

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene ™ 的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库，但是，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，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。

Solr简介

Solr是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化

Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr索引的实现方法很简单，用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field 及其内容的XML文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr搜索只需要发送HTTPGET请求，然后对Solr返回Xml.json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

solr是基于lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的APl接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引;也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。

Lucene简介

Lucene是apache软件基金会 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

ElasticSearch和Solr的比较

ES vs Solr 总结

es基本是开箱即用（解压就可以用)，非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!

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，比如JSON、XML、CSV，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，例如图形化界面需要kibana友好支撑

Solr查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；

ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。

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。

Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。

ES核心概念

概述

​ 在前面的学习中，我们已经掌握的ES是什么，同时也把ES服务已经安装启动，那么ES是如何取存储数据，数据结构是什么，有事如何实现搜索的呢？我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧！

集群、节点，索引、类型、文档、分片、映射是什么？

​ elasticsearch是面向文档，关系行数据库和elasticsearch客观的对比！

​ ElasticSearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）。

物理设计：

​ ElasticSearch在后台把每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务端间迁移；

逻辑设计：

​ 一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1、文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引>类型>文档id，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档，注意：id不必是整数，实际上它是字符串；

文档

之前说ElasticSearch是面向文档，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，ElasticSearch中，文档有几个重要属性：

• 自我包含，一篇文档中同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key-value；

• 可以是层次型的；

• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式；

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符，也可以是整型，因为ES会包含字段和类型之间的映射及其他的设置，这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在ES中，类型有时候也称为映射类型。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型，我们说文档是无模式的，他们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么ES是怎么做的呢？ES会自动将新字段加入映射，但是这个字段不确定它是什么类型，ES就开始猜，如果这个值是18，那么ES就会认为它是整形，但是ES也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用。

索引

就是数据库！

索引是映射类型的容器，ES中的索引是一个非常大的文档集合，索引存储了映射类型的字段和其他设置，然后它们被存储到了各个分片上。

物理设计：节点与分片 如何工作

​ 一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个ES进程，节点可以有多个索引。如果你创建索引，那么索引默认会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本（又称复制分片）

上面是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失，实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得ES在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

倒排索引

ES使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索引作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表，例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：

现在我们试图搜索to forever，只要查到包含每个词条的文档

倒排索引的结构使得ES在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

倒排索引

ES使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索引作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表，例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：