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elasticsearch——海量文档高性能索引系统

發(fā)布時間:2023/12/1 windows 56 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 elasticsearch——海量文档高性能索引系统 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

elasticsearch

elasticsearch是一個高性能高擴(kuò)展性的索引系統(tǒng),底層基于apache lucene。

可結(jié)合kibana工具進(jìn)行可視化。

概念:

  • index 索引: 類似SQL中的一張表,索引名必須是全小寫單詞。
  • type(索引類型):設(shè)計初衷是用type對相同邏輯結(jié)構(gòu)(字段名)數(shù)據(jù)的歸并,一個index中只能有一種 type,在6.0版本之后被標(biāo)記為過時(deprecated),在后續(xù)大版本(7.x, 8.x+)中會將被完全棄用。
  • document 文檔:若干個鍵值對的數(shù)據(jù),類似SQL的一行記錄。

檢索

ES的CRUD可通過kibana工具包中的Dev Tools進(jìn)行。

使用http請求實現(xiàn)索引查詢,search操作請求基本格式為GET /<index-name>/_search

一個簡單查詢,無條件查文檔的請求如下:

GET /myindex/_search {"query": {"match_all": {}} }

一個簡單查詢(如無條件查文檔)返回的形式如下:

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "myindex","_type" : "_doc","_id" : "-31ddGgBVZ-2SafgL7-y","_score" : 1.0,"_source" : {"name" : "Jack Ma3"}}]} }

其中字段意義如下:

  • took 查詢耗時
  • time_out 查詢是否超時
  • _shards 查詢在分片上執(zhí)行的結(jié)果狀態(tài)
  • hits 查詢結(jié)果
  • hits.total 匹配的總文檔數(shù)
  • hits.max_score 結(jié)果文檔的最高分值
  • hits.hits 匹配上的文檔結(jié)果集合
  • hits.hits._index 該文檔所在索引
  • hits.hits._type 該文檔所在類型
  • hits.hits._id 文檔id
  • hits.hits._score 該文檔與查詢條件的匹配分值
  • hits.hits._source 文檔字段鍵值數(shù)據(jù)

查詢請求一般格式首先是GET的HTTP方法,請求地址形式為“//_search”,http請求攜帶的數(shù)據(jù)為一個json,包括"query"部分,該部分是查詢條件限定文檔條數(shù)通過指定"size"實現(xiàn)。在分頁場景中設(shè)置查詢起始位置通過指定"from"實現(xiàn)??赏ㄟ^設(shè)置"sort"指定排序條件。如:

GET /myindex/_search {"query": {"match_all":{}},"from": 100,"size": 10,"sort":"age" }

查詢條件部分,"query",其內(nèi)容為一個json對象,鍵是布爾值謂詞或篩選謂詞(filter),值是對應(yīng)內(nèi)容,一般是json對象。布爾值謂詞包括布爾邏輯操作謂詞、文檔匹配謂詞,前者對應(yīng)布爾邏輯的與或非等,后者用于判斷一個文檔是否滿足某種要求。

謂詞是查詢條件json對象的鍵,其值一般是json對象(或者對象數(shù)組),值內(nèi)容json對象的鍵是謂詞,從json對象頂層深入往里看,查詢條件類似前綴表達(dá)式,首先看到的是謂詞(operator),然后才看到謂詞對應(yīng)的操作數(shù)(operand)。
例:

#下列內(nèi)容中“#”后內(nèi)容表示注釋,盡管json中沒有注釋的概念 {"query": {"bool": { #query下允許bool,表示一個bool條件,內(nèi)容是json對象,鍵名是謂詞,多個鍵是"and"關(guān)系"must": [ #must表達(dá)必須包含給定的若干個條件,類似“與 and”{"match": { #表示下面的json對象表達(dá)一個文檔字段匹配條件"age": 50 #表示字段“age”值為50的文檔}},{"match": {"gender": "male"}}],"must_not": { #must_not必須不匹配,可是多個條件(數(shù)組)"match": {"name": "Jack Ma"}}}} }

有以下查詢謂詞:

  • match_all 無條件匹配所有文檔。
  • match_none 不匹配任何文檔
  • match 值內(nèi)容是json對象,鍵是文檔字段,值是目標(biāo)匹配值或者帶選項的值(json對象,目標(biāo)值在"value"字段)。該種查詢將會對字段值進(jìn)行分析。
  • ids 根據(jù)若干id查詢文檔。
  • prefix 非分析性查詢。查詢字段的項是否具有給定前綴。
  • match_phrase
  • match_phrase_prefix
  • term 非分析性查詢。精確匹配一個項
  • terms 類似term,匹配給定數(shù)組中任意一個值
  • terms_set
  • wilcard 非分析性查詢。支持通配符*和?的查詢。查詢將遍歷每個項,故應(yīng)避免通配符打頭的查詢。
  • regexp 正則匹配。是在字段的項(terms)上的匹配,而非原文本。
  • fuzzy 根據(jù)給定值對字段的項進(jìn)行模糊查詢,以編輯距離度量模糊性。
  • bool 表明是一個布爾條件,其下是若干謂詞組成的復(fù)雜條件
  • must 必須匹配,一般對多個條件使用(數(shù)組),類似“與 AND”
  • must_not 不匹配,相當(dāng)于"非 NOT",可以對多個條件(數(shù)組)使用
  • should 語義為“應(yīng)該”匹配,“邏輯或 OR”與之接近(可指定子條件的至少匹配個數(shù)),一般對若干條件使用(或),表示匹配多個條件中的若干個條件,一般指至少匹配1個,通過與should平行層級的鍵minimum_should_match指定should中需要至少匹配的條件數(shù)量。在某些情況默認(rèn)至少匹配1個。

謂詞值是json對象時,其多個鍵名(子謂詞)之間的關(guān)系基本是“與 and”關(guān)系。與"should"(平行層級)共存時,需小心"should"能匹配的條件數(shù)以及條件至少匹配數(shù)"TODO"的設(shè)置。

term:term用于精確匹配倒排索引中的一個項(term)。也可用在范圍類型數(shù)據(jù)(range data types)上。

GET _search {"query":{"term": {"field1": "value1"}} }GET _search {"query": {"bool": {"should": [{"term": {"field1": {"value": "value1","boost": 2.0 #相比boost:1.0的條件重要兩倍}}},{"term": {"field2": "value2"}}]}} }

如,字段“content”的類型配置為text,現(xiàn)有一文檔,其該字段的值為“hello es”,在入庫該文檔時,由于字段類型是text,分詞器會將其分為"hello"和"es"兩個項(term)存入倒排索引。在用term查詢時,如果查詢字段"content"上的值"hello"是能檢索到該文檔的(或查詢值為"es"也可檢索到),但利用term查詢字段"content"上值為"hello es"的文檔,則不能命中上述文檔,因為在倒排索引中沒有"hello es"的項。

terms_set: terms_set

GET _search {"query":{"terms_set": {"terms": ["value1","value2",...],"minimum_should_match_field":"<another_field>" #引用文檔其他整型字段的值來指定terms中需要匹配的term的個數(shù)"minimum_should_match_script": "或者通過腳本提供需匹配個數(shù)"}} }

match: match會用分析器進(jìn)行分詞。

GET /_search{"query": {"match": {"my_field":"my_value"}} }

前綴匹配:prefix、match_phrase_prefix

GET _search {"query":{"prefix": {"FIELD": "PREFIX"}} }

模糊查詢:fuzzy 在字段的項(term)上匹配

GET _search {"query":{"fuzzy":{"field1": {"value": "my_value","fuzziness": 4 #編輯距離參數(shù)以配置模糊程度}}} }

根據(jù)id查詢多個文檔:利用_mget,索引名和類型是可選項。 GET /_mget GET /<index>/_mget,GET /<index>/_doc/_mget

GET /mget {"ids":["id1", "id2"] }

批獲取 multi-get
根據(jù)多個條件一次性獲取

GET /_mget #或 /<index>/_mget 或 /<index>/_doc/_mget {"docs": [{"_index": "myindex" #如果URL中沒有<index>則必須提供;如果URL中有<index>,可不提供"_index",若提供則覆蓋URL中<index>作為查詢索引"_type": "" #URL中沒有<type>都不要求提供"_id": "" #需提供,以匹配文檔}] }

批量操作 Bulk API
REST API服務(wù)端點(diǎn)是_bulk,請求攜帶數(shù)據(jù)是以行分隔的json(NDJSON),即一行一json,基本形式如下:

action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_source\n

攜帶行分隔json數(shù)據(jù)的請求,其http頭“content-type”的值需設(shè)置為"application/x-ndjson"。

Bulk API允許的操作有“index”、“create”、“delete”、“”、“update”。

POST /_bulk {"index": {"_index": "myindex","_type":"", "_id": ""}} # index operation {"field1":"val1"} # data carried by index operation {"create": {"_index":""} {"field1":"val1"} {"update": {"_index":"","_type":"","_id":""}} {"doc": {field1":"val1"}} #注意:update需指定是doc還是script方式,而不是直接提供文檔結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) {"delete":{"_index":"", "_id":""}} #delete不攜帶數(shù)據(jù)體

批查詢: _msearch

計數(shù):_count

GET /.../_count # /_count /<index>/_count {"query": ... }

復(fù)制索引 reindex:將一個索引中的若干文檔復(fù)制到另一個中,rest服務(wù)端點(diǎn)_reindex。

POST _reindex {"source":{"index": "myindex" #必須。指定源索引,單個或多個(數(shù)組)"_source": ... #可選。指定復(fù)制的字段,默認(rèn)全部字段。"type": "" #可選。單個或多個(多個時對應(yīng)多個索引情況)"sort": ... #排序標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)指定size時有意義。"query": ... #可選。篩選條件"size": ... #scroll batch size},"dest": {"index": "" #必須。指定目標(biāo)索引"op_type": "create" #可選參數(shù),復(fù)制操作類型"version_type": "" #可選參數(shù),指定版本類型}"size": <number> #可選。指定復(fù)制文檔數(shù)量,默認(rèn)全部。"script": ... #可選。腳本 }

立即更新 ?refresh: index,update,delete等操作的影響默認(rèn)在一段時候后才會被其他(查詢)操作觀察到,而操作是立即返回的。即類似于多線程,一個線程對數(shù)據(jù)的更新在一定延遲后才對其他線程可見。這一行為可通過?refresh參數(shù)控制,為false時(默認(rèn)情況),操作影響在一定延遲后可見;為true或空時,立即對其他(查詢)操作可見,當(dāng)然,這需要考慮因此可能引發(fā)的性能問題;為wait_for時,等待索引的自動刷新操作時更新數(shù)據(jù),索引刷新動作根據(jù)index.refresh_interval(默認(rèn)1秒)周期性更新。

分頁
指定from(默認(rèn)從0開始), size(默認(rèn)10條?), sort(默認(rèn)升序):

GET /myindex/_search {"query": {"match_all":{}},"from": 100,"size": 10,"sort":"created_time" }

排序

  • 單字段排序,以默認(rèn)升降序:sort: "字段名"
  • 單字段排序,指定升降序
{"sort": {"字段名": {#desc降序,asc升序"order": "desc" 或 "asc"} }
  • 多字段排序,以默認(rèn)升降序:`sort: ["字段1", "字段2"]
  • 多字段排序,每個字段指定升降序。

sort的各種形式:

{"sort" : [{ "date" : {"order" : "asc"}},"user",{ "name" : "desc" },{ "age" : "desc" },"_score"] }

指定最小分值 min_score :

GET /_search {"min_score": 0.8,"query": ... }

支持多索引檢索(multi index),請求地址中索引部分由多個索引以逗號拼接而成,_all表示所有索引。多索引查詢中索引名支持通配符*,如所有以"myindex"打頭的索引:myindex*,以及通配符+排除-,如以"myindex"打頭但除了myindex1:myindex*,-myindex1。

多索引相關(guān)參數(shù):

  • ignore_unavailable true或false,忽略不存在或已關(guān)閉(closed)的索引
  • allow_no_indices false或true,表示在通配符未能匹配任何索引時是否需要報異常。
  • expand_wildcards 為其中之一none,open,closed,all, open,closed(等同all)。分別指禁用通配符擴(kuò)展、僅擴(kuò)展到open的索引、僅擴(kuò)展到closed的、擴(kuò)展到兩種的。

時間日期相關(guān)參數(shù)……。

通用參數(shù)

  • pretty 改觀返回數(shù)據(jù)的可視化
  • ……

可指定需要返回的字段:

GET /myindex/_search {"query":{"match_all":{}},"_source":["field1","field2"] } GET ... {..."_source": {"include": ["profile"],"exclude": ["profile.location"]} }

單個字段:_source: "字段名";多個字段: _source:["字段1","字段2"];不返回: _source:false;
_source_include, _source_exclude。

不想返回hits數(shù)組(如在聚合查詢時):設(shè)置size為0:

GET ... {"query": ...,"size": 0,"aggs": ... }

{"doc_fields":["field1"] }返回'not_analyzed'的字段,'text'之類的字段不允許在doc_fields中。

查詢謂詞可以用在"query"和"filter"兩種上下文,"query"要解決的問題是“是否匹配+匹配得怎么樣(即相似性、分值)”,"filter"解決的是“是否匹配”,filter更多用于結(jié)構(gòu)性、可直接匹配性的字段(數(shù)值、枚舉值字段)。

游標(biāo)式讀取
ES支持以“游標(biāo)”方式讀取大批量文檔,文檔查詢時設(shè)置以“游標(biāo)”方式返回數(shù)據(jù),ES每批次返回一定數(shù)量的文檔,以及一個字符串指針,以供下次繼續(xù)查詢使用。

游標(biāo)式讀取報錯:游標(biāo)上下文失效?TODO

TODO _index和_type,有例子為:_index: test_20190102, _type: test_t (_t應(yīng)該是配置的后綴,_index和_type有相同的前綴,_index名帶了日期)

增刪改

創(chuàng)建/替換文檔: POST /<index-name>/_doc/ 或指定文檔id: PUT /<index-name>/_doc/<id>,PUT時意指創(chuàng)建或者替換,必須指定文檔id。POST時意指創(chuàng)建或更新,可不指定文檔id。索引不存在時會自動創(chuàng)建索引。其中的_doc指type,index有且僅有一個type,默認(rèn)為_doc。PUT /<index>/_doc/<id>/_create,僅作插入(創(chuàng)建),如果文檔已存在,則報失敗。

# create a document POST /myindex/_doc {"name":"Jack Ma" }# create or replace a document PUT /myindex/_doc/<id> {"name":"Jack Ma" }

更新文檔: POST /<index-name>/_doc/<id>/_update
更新id為“1”的文檔的"name"字段,并添加一個“age”和"films"字段。更新可通過文檔內(nèi)容或腳本完成,分別提供頂級鍵“doc”或“script”指定。更新請求的地址中如果沒有最后的"_update",則是創(chuàng)建或替換(創(chuàng)建/替換沒有頂級鍵"doc"或"script",而是直接提供文檔內(nèi)容)。

POST /myindex/_doc/1/_update {"doc": {"name":"Stephen Chow","age":50,"films": ["喜劇之王","九品芝麻官"]} }

也可以通過腳本更新文檔。
將"age"字段值加6:

POST /myindex/_doc/1/_update {"script:"ctx._source.age += 5" }

刪除文檔:通過id刪除 DELETE /<index-name>/_doc/<id>

DELETE /myindex/_doc/`

通過查詢刪除:DELETE /<index>/_delete_by_query

DELETE /myindex/_delete_by_query {"query": {...} }

通過查詢條件更新:POST /<index>/_update_by_query

聚合 aggregation

GET ... {..."aggs": ... #聚合 }

均值 avg:avg

{"aggs": {"my_return_field": { #聚合結(jié)果字段名"avg": {"field": "my_field" "missing": value-for-missing-such-field #可選。在字段缺失時的補(bǔ)充值}}} } {"aggs": {"my_avg": {"avg": {"script": "doc.my_field.value" }}} }

加權(quán)均值: weighted_avg,計算公式∑(value * weight) / ∑(weight)

{"aggs": {"my_return_field": {"weighted_avg": {"weight": {"field": "權(quán)值字段","missing": ... #可選。默認(rèn)忽略該文檔},"value": {"field": "值字段","missing": ... #可選。默認(rèn)權(quán)值為1}}}} }

數(shù)組數(shù)據(jù)+單值權(quán)重:對于一個文檔的字段值為數(shù)組權(quán)重值為單值的情況,視為各自元素是相互獨(dú)立的,即各自元素乘以權(quán)重,權(quán)重和(分母)是參與計算的權(quán)重的和,即元素多少個則該次計算就有多少倍權(quán)重參與計算。

#數(shù)據(jù)為: {"g": [5,2,8],"w": 3 } #聚合查詢?yōu)?#xff1a; {"aggs": {"weighted_avg": {value: {"field": "g"},"weight": {"field": "w"}}} } #結(jié)果為: (5*3+2*3+8*3)/(3+3+3)

最大值 max

最小值:min

:sum

百分位: percentiles 要求數(shù)據(jù)字段類型為數(shù)值型。

{"aggs":{"my_return_field":{"percentiles": {"field": "數(shù)據(jù)字段","percents": [,,,] #可選。百分位點(diǎn),默認(rèn)[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]}}} } #返回 {"aggregations": {"my_return_field": {"values": [{"key": 1.0, #百分位點(diǎn)"value": xxx #數(shù)據(jù)點(diǎn)},{ "key": 99.0, "value": xxx }]}} } }

cardinality:cardinality ……

常用統(tǒng)計量:stats 返回 和(sum)、個數(shù)(count)、最小值(min)、最大值(max)、均值(avg)。

{"aggs": {"my_return_field": {"stats": {"field": "統(tǒng)計字段", #或通過腳本"missing": xxx #可選。}}} } #返回 {"aggregations": {"my_return_field": {"count": 4,"min": 20.0,"max": 80.0,"avg": 55.0,"sum": 220.0}} }

常見統(tǒng)計量:extended_stats 返回 和(sum)、平方和(sum_of_squares)、個數(shù)(count)、最小值(min)、最大值(max)、均值(avg)、方差(variance)、標(biāo)準(zhǔn)差(std_deviation)等統(tǒng)計量。

{"aggs": {"extended_stats": {"field": "統(tǒng)計字段" #字段或者腳本'script'}} }

值計數(shù): terms 返回值以及對應(yīng)計數(shù)

{"aggs":{"my_facet":{"terms"{"field": "統(tǒng)計字段" #在字段(field)上或使用腳本(將"field"換為"script": ...)"size": <結(jié)果條數(shù)(默認(rèn)以計數(shù)降序排列)>}}} }

返回樣例

{..."aggregations": {"my_facet": {...buckets:[{"key": "詞1","doc_count": <n1> #對應(yīng)計數(shù),默認(rèn)按計數(shù)降序排列},{"key": "詞2","doc_count": <n2>}]}} }

經(jīng)緯坐標(biāo)邊界查詢:返回匹配文檔的經(jīng)緯坐標(biāo)所覆蓋的邊界,以邊界左上和右下兩點(diǎn)坐標(biāo)為代表數(shù)據(jù)返回,要求數(shù)據(jù)字段類型為geo_point。

{"aggs":{"my_return_field":{"geo_bounds":{"field": "geo-data-field"}}} }

經(jīng)緯坐標(biāo)中心點(diǎn)查詢: geo_centroid

自定義map-reduce腳本聚合:scripted_metric

{"aggs":{"my_return_field":{"scripted_metric": {"init_script": ...,"map_script": ...,"combine_script":...,"reduce_script":...}}} }

……

索引CURD

列舉索引:GET /_cat/indices?v或GET /_cat/indices列舉所有索引及相關(guān)信息,一索引一行,各列表示相關(guān)信息,第三列是索引名,?v參數(shù)表示需要顯示表頭。

創(chuàng)建索引:PUT /<索引名>,索引名必須全小,可以提供索引的字段配置。

PUT /myindex {"mappings": {"_doc": {"properties": {"field1": {"type": "keyword"},"field2": {"type": "text" },"field3": {"type": "integer" },"field4": {"type": "date" }}}} }

字符串形態(tài)的類型有兩種,text和keyword,text類型的字符串將會被分析器分詞,分詞后一個詞叫做一個'term',然后存入倒排索引。keyword類型字符串不會被分詞。

刪除索引:DELETE /<索引名>,刪除索引將導(dǎo)致其中所有文檔被刪除。

顯示集群狀態(tài)
GET /

腳本

TODO
查詢里腳本的可用上下文變量

安裝 配置 運(yùn)行

安裝elasticsearch

進(jìn)入es下載頁面,選擇下載最新穩(wěn)定版包,以6.5.4為例,下載地址 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.4.tar.gz 。
解壓程序包并啟動單節(jié)點(diǎn)集群:

tar -xzvf elasticsearch-6.5.4.tar.gz cd elasticsearch-6.5.4 bin/elsaticsearch # bin/elasticsearch -d #(daemonize)后臺運(yùn)行 #后臺執(zhí)行ES,將pid輸出到FILE # bin/elasticsearch -d -p FILE #通過啟動命令行參數(shù)覆蓋配置文件中的配置 -E參數(shù) # bin/elasticsearch -E<key>=<value>#關(guān)停ES程序 kill -SIGTERM <pid>

ES默認(rèn)在9200端口提供REST API服務(wù)。ES也提供transport api服務(wù),該服務(wù)區(qū)別于REST API的地方主要是其數(shù)據(jù)交互是以java對象序列化/反序列化進(jìn)行,該形式的API正計劃被棄用。

如果報錯max virtual memory areas vm.max_map_count [xxxx] is too low,可在/etc/sysctl.conf中添加vm.max_map_count=655360,然后sysctl -p來調(diào)整相應(yīng)系統(tǒng)參數(shù),之后可成功啟動es。

配置 elasticsearch

環(huán)境變量ES_PATH_CONF指定ES配置文件存放目錄。

配置目錄可有如下配置文件:

  • elasticsearch.yml
  • jvm.options JVM參數(shù),一行一個參數(shù)。支持僅對特定jvm版本啟用配置的語法。環(huán)境變量ES_JAVA_OPTS配置jvm參數(shù)。
  • log4j2.properties 日志相關(guān)

默認(rèn)配置文件目錄$ES_HOME/conf/。

#elasticsearch.yml action.auto_create_index: myindex*,other_inx*,+allowed_inx*,-disallowed_inx* #對滿足模式的索引名按需自動創(chuàng)建索引,支持通配符,支持以逗號拼接出的多個模式,“+”開頭的表示允許,“-”開頭的表示禁止cluster.name: #集群名,默認(rèn)“elasticsearch”,同集群名的節(jié)點(diǎn)形成集群node.name: #節(jié)點(diǎn)名path:data: #索引數(shù)據(jù)存取目錄,可以配成多個目錄的數(shù)組logs: #日志輸出目錄 network.host: #服務(wù)網(wǎng)口,特殊值_local_, _site_, _global_ #特殊的值:${prompt.text}和${prompt.secret}表示將在控制臺提示并讀取輸入作為對應(yīng)配置值 #node.name: ${prompt.text}discovery.zen.ping.unicast.hosts: #若干<host>:<port>,<port>未指定時,將會掃描對應(yīng)主機(jī)的9300~9305端口 discovery.zen.minimum_master_nodes: <數(shù)量> ##multi-search, multi-get, bulk相關(guān) rest.action.multi.allow_explicit_index: true(默認(rèn))|false # false時,將會拒絕request-body中修改URL參數(shù)中指定的index的行為

環(huán)境變量ES_TMPDIR配置ES臨時文件目錄,linux版默認(rèn)/tmp。

安裝kibana

進(jìn)入kibana下載頁面,選擇下載最新穩(wěn)定版,以6.5.4為例,下載地址 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz 。解壓程序包并啟動,程序?qū)⒃谀J(rèn)的5601端口提供Web服務(wù)。

tar -xzvf kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz cd kibana-6.5.4-linux-x86_64 bin/kibana

配置 kibana

conf/kibana.yml

server.host: #kibana服務(wù)綁定的host, 0.0.0.0綁定到所有網(wǎng)絡(luò)接口 server.port:

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xmaples/p/10308992.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的elasticsearch——海量文档高性能索引系统的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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