官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
采用zip或tar.gz的二进制包方式安装的ES，需要配置一系列参数，通过阅读官方文档了解到其中重要参数的配置及其说，下面将逐步进行了解。
1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。 在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域： 新生代 ( Young )、 老年代 ( Old )。 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 Eden、 From Survivor、 To Survivor。 这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。 2、堆内存的作用是什么？ 在虚拟机启动时创建。 堆内存的唯一目的就是创建对象实例，所有的对象实例
注意点，如上当中的 ELASTICSEARCH_HOSTS 需要更改为你自己机子的 IP 地址。
| 题记 | 网上当前（截止20170914）流传的各种配置文件普通存在以下问题： 1）版本低，不能和当前版本5.X匹配。 2）5.X的配置本身较1.X，2.X就有很大不同，原有配置已不适用。 3）ES英文、中文文档也没有及时更新。 现在，确保ES5.X的高性能到底需要哪些配置越发令人神往。 以下清单内容参考了ES官网文档，且都是在ES5.4.0的环境中验证过的，请放心使用。 清单1：了解ES集群拓扑结构 您需要确定您的部署拓扑，以便做出正确的Elasticsearch配置决策。 当我们启动El
背景 参考了狂神老师的 Docker 教程，非常棒！ https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4?p=16 es 前言 es 暴露的端口很多 es 十分耗内
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/54223990
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
Elasticsearch是一种流行的开源搜索服务器，用于实时分布式搜索和数据分析。当用于开发以外的任何其他任务时，Elasticsearch应作为集群跨多个服务器部署，以获得最佳性能，稳定性和可伸缩性。
elasticsearch是一个高度可扩展全文搜索和分析引擎，基于Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作，可以处理大规模日志数据，比如Nginx、Tomcat、系统日志等功能。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能，集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置，以确保Elasticsearch集群的高效运行。
个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/db/2019/09/03/es-optimized.html
放权那些别人都能做的事情，把空出来的时间集中用在收入丰厚的活动上。放权其它无用的事情，将时间用来定位自己。
1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
或者直接在docker 文档网站上去查找最新支持的elasticsearch镜像版本
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
Elasticsearch如果做集群的话Master节点至少三台服务器或者三个Master实例加入相同集群，三个Master节点最多只能故障一台Master节点，如果故障两个Master节点，Elasticsearch将无法组成集群.会报错，Kibana也无法启动，因为Kibana无法获取集群中的节点信息。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析（下）
节点角色在配置文件（/config）elasticsearch.yml文件中设置即可，如下：
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
当前环境 系统：centos7 docker 1.12.1 介绍 ElasticSearch Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。 Logstash Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎，主要用于日志的收集与解析，并将其存入 ElasticSearch中。 Kibana Kibana 是一款基于 Apache 开源协议，使用
9. Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
Elaticsearch 简称为 es，es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB(1PB=1024TB) 级别的数据。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。
•索引（index) ：es存储数据的地方。相当于关系数据库中的database概念
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的分布式可扩展的实时搜索和分析引擎.
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规 划、调优。
1.max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据。
term 索引词，在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo，Foo Foo几个单词是不相同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索。
官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/bootstrap-checks.html
什么是ELK STACK： ELK Stack是Elasticserach、Logstash、Kibana三种工具组合而成的一个栈。ELK可以将我们的系统日志、访问日志、运行日志、错误日志等进行统一收集、存储分析和搜索以及图形展现。相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询，ELK支持分布式搜搜，数据量可达PB级别，检索速度更快速，接近实时处理，并且更智能，可以去掉一些没有特殊含义的词汇，比如“这，的，是”，还可以进行搜索补全与搜索纠错（想想在百度搜索的情景） LogStash： 负责日志的收集，并且可以输出到指定位置，如Redis、kafka、以及最主要的ElasticSearch中，通常会在所有需要收集日志的服务器上安装Logstash，然后由Logstash agent端发送到Logstash的Server端 ElasticSearch： 使用JAVA开发、基于Lucene搜索引擎库的全文搜索工具，通过RESTful API（一种接口设计规范，让接口更易懂）隐藏了Lucene原本的复杂性。实现了日志数据的分布式、实时分析，并且可以进行搜索补全与纠错等功能，是ELK最核心的组件。相比MySQL库和表的概念，在ES中把库叫做索引。 Kibana： 负责数据的展示与统计，是一个图形化的管理系统 ElasticSearch概念与工作流程介： 索引（index）：文档的容器，是属性类似的文档集合，类似MySQL中的库或者表的概念，强烈建议同一类的数据放一个索引里 分片（shared）：Elasticsearch默认将创建的索引分为5个shard（也可以自定义），每一个shard都是一个独立完整的索引，然后分布在不同的节点上 节点：站在用户角度来看并没有主节点概念，每个节点对用户来说都是一样的，都会响应请求，但是对于集群来说，会有一个主节点用于管理节点状态以及决定shard分布方式，还会周期性检查其他节点是否可用并进行修复。各节点是通过集群名称来判断是否属于同一节点。 在Elasticsearch中将文档归属于一种类型type，而这些类型存在于索引index中。用MySQL来举例看看他们的对应关系： Database->Table->Row->Column Indice->Type->Document->Field 安装Elasticsearch： 1、ElasticSearch默认工作在集群模式下，扩展性很强，并且支持自动发现。所以在实验环境中需要至少2台服务器来搭建，但是为了防止脑裂，建立使用基数台服务器。在部署ElasticSearch前需要先部署JAVA环境，所以第一步是安装JDK，这里偷懒使用yum安装了openjdk，生产环境还是建议用JDK的源码包（暂时不支持JDK 9）。 yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 2、下载ElasticSearch，官网地址是www.elastic.co（不是com），其每个Products下都有专门的文档用于参考。 下载tar包解压，然后进入config目录，该目录下除了有一个主配置文件elasticsearch.yml需要配置外，还有一个jvm.options文件用于JVM的调优 tar zxf elasticsearch-6.3.tar.gz cd elasticsearch-6.3/config jvm.options文件主要是JVM优化相关，关于垃圾回收这块使用默认配置就可以了，我们要调整的就是最大内存和最小内存的设置。通常设置为一样大小，具体的值可以设置为系统最大内存的一半或三分之二 -Xms1g #程序启动时占用内存的大小 -Xmx1g #程序启动后最大可占用内存的大小 3、修改ElasticSearch的配置，编辑elasticsearch.yml cluster.name: my-application #集群名称，相同集群名称的节点会自动加入到该集群 node.name: r1 #节点名称，两个节点不能重复 path.data: /path/to/data #指定数据存储目录 path.logs: /path/to/logs #指定日志存储目录
面试官： 想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、 规模， 有没有做过比较大 规模的索引设计、 规划、 调优。
Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第一篇，主要从文档建模、内存分配、文件系统缓存、GC和硬件等方面介绍了优化查询性能的一些经验；后续还会有该系列的另外两篇文章，敬请期待。
可以在 seafevents.conf 中设置 [INDEX FILES] 选项来控制文件搜索的行为。你需要重新启动 seafile 和 seahub 使它们生效。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)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。
elastica search elasticsearch的概念： 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。
Elasticsearch 是一个极其强大的搜索和分析引擎，其强大的部分在于能够对其进行扩展以获得更好的性能和稳定性。
本文主要介绍什么是 ElasticSearch 以及为什么需要它，如何在本机安装部署 ElasticSearch 实例，同时会演示安装 ElasticSearch 插件，以及如何在本地部署多实例集群，方便在日后学习分布式相关原理。
安装配置： 1、新版本要求至少jdk1.8以上。 2、支持tar、zip、rpm等多种安装方式。 在windows下开发建议使用ZIP安装方式。 3、支持docker方式安装
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技术交流群中有小伙伴提及：“es 节点默认1000 个分片的限制”？这引发了我对Elasticsearch 默认值的关注。
理想情况下，es应该单独在一个服务器上运行，能够使用服务器上的所有资源。为了达到上述目标，我们需要配置操作系统，来允许用户运行es并且获取比默认情况下更多的资源。
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