1. ElasticSearch
ES即为了解决原生Lucene使用的不足，优化Lucene的调用方式，并实现了高可用的分布式集群的搜索方案，其第一个版本于2010年2月出现在GitHub上并迅速成为最受欢迎的项目之一。
首先，ES的索引库管理支持依然是基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。
ES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。
不过，ES的核心不仅仅在于Lucene，其特点更多的体现为：
分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
分布式的实时分析搜索引擎
KB-MB-GB-TB-PB
可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
高度集成化的服务，你的应用可以通过简单的 RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之
交互。
上手Elasticsearch非常容易。它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它拥有开瓶即饮的效果（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
1.1 ES的使用者及类似框架
典型使用案例
全球程序员github – 中国码云
①Github(美国)使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿的文件和1300亿行的代码.
②Foursquare实时搜索5千万地点信息？Foursquare每天都用Elasticsearch做这样的事.
③德国SoundCloud使用Elasticsearch来为1.8亿用户提供即时精准的音乐搜索服务.
④Mozilla公司以火狐著名，它目前使用 WarOnOrange 这个项目来进行单元或功能测试，测试的结果以 json的方式索引到elasticsearch中，开发人员可以非常方便的查找 bug.
⑤Sony公司使用elasticsearch 作为信息搜索引擎.
es使用的比较多 ,很多大公司在使用
类似框架
① Solr（重量级对手）
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。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。
Solr和ES比较：
Solr 利用 (zookeeper注册中心) 进行分布式管理，支持更多格式的数据（HTML/PDF/CSV），官方提供的功能更多在传统的搜索应用中表现好于 ES，但实时搜索效率低。
ES自身带有分布式协调管理功能，但仅支持json文件格式，本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，在处理实时搜索应用时效率明显高于solr。
② Katta
基于 Lucene 的，支持分布式，可扩展，具有容错功能，准实时的搜索方案。
优点：开箱即用，可以与 Hadoop (大数据)配合实现分布式。具备扩展和容错机制。
缺点：只是搜索方案，建索引部分还是需要自己实现。在搜索功能上，只实现了最基本的需求。成功案例较少，项目的成熟度稍微差一些。
③ HadoopContrib --大数据相关的东西 (大数据工程师)
Map/Reduce 模式(云计算)的，分布式建索引方案，可以跟 Katta 配合使用。
优点：分布式建索引，具备可扩展性。
缺点：只是建索引方案，不包括搜索实现。工作在批处理模式，对实时搜索的支持不佳。
2.ES安装
2.1 包含的内容
ES的安装比较简单，只需要官方下载ES的运行包，然后启动ES服务即可。
ES的使用主要是通过能够发起HTTP请求的终端来接入，比如Poster插件、CURL、kibana5等。
3.2.安装ES
ES服务只依赖于JDK，推荐使用JDK1.7+。
① 下载ES安装包
官方下载地址：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
② 运行ES
bin/elasticsearch.bat
③ 验证
访问：http://localhost:9200/
3.3 ES交互方式客户端
① 基于RESTful API
ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据.
其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与ES进行通信，在开发测试阶段，你可以使用你喜欢的WEB客户端， curl命令以及火狐的POSTER插件方式和ES通信。
Curl命令方式：
默认windows下不支持curl命令，在资料中有curl的工具及简单使用说明。
火狐的POSTER插件界面：
类似于Firebug，在火狐的“扩展”中搜索“POSTER”，并安装改扩展工具。
使用POSTER模拟请求的效果
② Java API
ES为Java用户提供了两种内置客户端：
节点客户端(node client)：
节点客户端以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
传输客户端(Transport client)：
这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。
两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用ES传输协议(ES Transport Protocol)。集群中的节点
之间也通过9300端口进行通信。如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。
注意
Java客户端所在的ES版本必须与集群中其他节点一致，否则，它们可能互相无法识别。
3.4.扩展：Restful认识
Restful是一种面向资源的架构风格，可以简单理解为：使用URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,PUT）描述操作。
使用Restful的好处：
透明性，暴露资源存在。
充分利用 HTTP 协议本身语义。
无状态，这点非常重要。在调用一个接口（访问、操作资源）的时候，可以不用考虑上下文，不用考虑当前状态，极大的降低了复杂度。
HTTP 本身提供了丰富的内容协商手段，无论是缓存，还是资源修改的乐观并发控制，都可以以业务无关的中间件来实现。
Restful的典型特征：
① Server提供的RESTful API中，URL中只使用名词来指定资源。
“资源”是REST架构或者说整个网络处理的核心。比如：
GET http://api.itsource.cn/emp/323: 获取323号员工的基本资料;
GET http://api.itsource.cn/emps: 获取源码时代所有员工资料列表;
② REST 是面向资源的，这个概念非常重要，而资源是通过 URI 进行暴露
URI 的设计只要负责把资源通过合理方式暴露出来就可以了。对资源的操作与它无关，所以REST 通过 URI 暴露资源时，会强调不要在 URI 中出现动词。
比如：左边是错误的设计，而右边是正确的
GET /rest/api/getDogs -> GET /rest/api/dogs 获取所有小狗狗
GET /rest/api/addDogs -> POST /rest/api/dogs 添加一个小狗狗
POST /rest/api/editDogs/12 -> PUT /rest/api/dogs/12 修改一个小狗狗
POST /rest/api/deleteDogs/12 -> DELETE /rest/api/dogs/12 删除一个小狗狗
左边的这种设计，很明显不符合REST风格，URI 只负责准确无误的暴露资源，而 getDogs/addDogs…已经包含了对资源的操作，这是不对的。相反右边却满足了，它的操作是使用标准的HTTP动词来体现。
③ 用HTTP协议里的动词来实现资源的添加，修改，删除等操作。
即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转：
GET 用来获取资源，
POST 用来新建资源（也可以用于更新资源），
PUT 用来更新资源，
DELETE 用来删除资源。
3.5.辅助管理工具Kibana5
① Kibana5.2.2下载地址：https://www.elastic.co/downloads/kibana
② 解压并编辑config/kibana.yml，设置elasticsearch.url的值为已启动的ES
③ 启动Kibana5 : bin\kibana.bat
④ 默认访问地址：http://localhost:5601
Discover：可视化查询分析器
Visualize：统计分析图表
Dashboard：自定义主面板（添加图表）
Timelion：Timelion是一个kibana时间序列展示组件（暂时不用）
Dev Tools ：Console（同CURL/POSTER，操作ES代码工具，代码提示，很方便）
Management：管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服务器属性。
4.安装es服务端
ES相关
（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）Index：
索引库，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。
（3）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。
（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）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，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常
（6）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
（7）shard（ʃɑːrd，分片）：
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（ˈreplɪkə，复制品）：
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。
4.1 安装
1)下载
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
2)安装
解压即可
可以修改内存配置
3)启动
bin/elasticsearch.bat
4.2 集群状态
针对一个索引，Elasticsearch 中其实有专门的衡量索引健康状况的标志，分为三个等级：
green，绿色
这代表所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。
yellow，黄色
所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果更多的分片消失，你就会丢数据了。所以可把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
red，红色
少一个主分片以及它的全部副本都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。如果你只有一台主机的话，其实索引的健康状况也是 yellow，因为一台主机，集群没有其他的主机可以防止副本，所以说，这就是一个不健康的状态，因此集群也是十分有必要的
4.3 图形界面客户端
1)curl
windows支持 安装查询poster, 如果在linux安装也是可以的
火狐的POSTER插件界面
2)Kibana --推荐
官方推荐
3）前端head比较屌，可以直接看到shard和replica + postman
4.4 安装kibana客户端
1)下载
https://github.com/elastic/kibana
2)安装
解压即可
3)启动
4)测试
http://localhost:5601
4.4 head+postman
1)安装
https://github.com/mobz/elasticsearch-head
进入head页面 进行安装
下载服务
npm install --时间有点久
npm run start
2)配置
跨域访问
修改 elasticsearch/config/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: “*”
3)使用
来源：CSDN
作者：grass-rui
链接：https://blog.csdn.net/qq_45642432/article/details/103639708