【基础篇】第1章 Elasticsearch 引言

1.1 Elasticsearch简介

1.1.1 基本概念

Elasticsearch,一个开源的分布式搜索引擎,以其强大的搜索能力和实时数据分析能力,在大数据时代脱颖而出。它基于Apache Lucene库构建,旨在提供高效、可扩展且易于使用的全文检索解决方案。Elasticsearch不仅仅是一个搜索引擎,更是一个能够处理大量结构化和非结构化数据的平台,支持复杂的搜索请求、数据分析以及可视化展示。

1.1.2 起源与发展

初期发展:
  • 基于Lucene:Elasticsearch 最初由 Shay Banon 开发,它建立在 Apache Lucene 库的基础之上。Lucene 是一个高性能、可扩展的信息检索库,提供了全文检索的核心功能。Elasticsearch 通过封装 Lucene 的复杂性,并添加分布式特性,使其更加易于使用和部署。
  • 项目启动:Elasticsearch 最早的公开版本发布于 2010 年,迅速因其易用性、分布式特性和实时搜索分析能力受到关注。
  • ELK Stack:随着 Elasticsearch 的流行,它与 Logstash(数据收集与处理工具)和 Kibana(数据可视化工具)形成了著名的"ELK Stack"(后更名为Elastic Stack),为用户提供了一整套端到端的数据收集、存储、分析和可视化解决方案。
成长与成熟:
  • 社区与生态:随着时间的推移,围绕 Elasticsearch 的开发者和用户社区不断壮大,推动了项目的快速发展和功能完善。社区贡献了众多插件和集成方案,进一步扩展了其应用领域。
  • 企业支持与商业化:Elastic N.V.(现为Elastic)公司的成立为 Elasticsearch 提供了商业支持,包括付费的企业版服务、技术支持和培训,促进了其在企业环境中的广泛应用。
  • 版本迭代:Elasticsearch 经历了多个重要版本的迭代,每个版本都带来了性能提升、新特性引入和稳定性增强。例如,引入了跨集群复制、机器学习功能、安全性增强、索引生命周期管理等。
当前状况:
  • 广泛应用:如今,Elasticsearch 已成为大数据搜索、日志分析、实时监控、商业智能等领域不可或缺的工具。它被广泛应用于各种规模的企业中,从初创公司到大型跨国企业。
  • 持续创新:Elasticsearch 保持活跃的开发状态,不断吸收最新的技术和理念,如支持更先进的分析方法、云原生部署选项、增强的AI/ML集成等,以适应不断变化的技术和市场需求。

1.1.3 核心特性

  • 分布式架构:Elasticsearch设计为分布式系统,能够跨多个节点存储数据,实现高可用性和水平扩展。
  • 实时分析:支持近乎实时的数据索引和搜索,对于需要快速响应的应用场景至关重要。
  • 全面的RESTful API:通过HTTP协议和JSON格式,使得与其他系统的集成变得简单快捷。
  • 多租户:支持多个用户或应用程序在同一集群中共享资源,而不影响彼此的性能或安全性。
  • 丰富的查询语言:提供强大的查询DSL(Domain Specific Language),支持复杂查询需求,如布尔查询、模糊查询、地理位置查询等。
  • 数据分析与聚合:利用Aggregations功能,能够对数据进行深度分析,生成统计报表和图表。

1.1.4 应用领域

  • 全文搜索:为电商平台、文档管理系统等提供快速、准确的全文检索服务。
  • 日志分析:广泛应用于系统日志、应用日志的收集、存储和分析,是ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)堆栈的核心组件。
  • 监控与报警:实时监控应用性能指标,及时发现并预警潜在问题。
  • 商业智能:结合Kibana等工具,实现数据可视化,辅助决策制定。

1.2 技术栈概述

1.2.1 Lucene与Elasticsearch的关系

Lucene 是一个高度灵活的开源文本搜索引擎库,由Apache软件基金会开发。它提供了强大的全文检索功能,包括词法分析、索引创建、搜索、排序等核心功能。Lucene本质上是一个工具包,开发者可以利用它来构建自定义的搜索应用,但直接使用Lucene需要处理许多底层细节,比如索引管理、搜索优化、分布式部署等,这在大规模应用中可能会变得相当复杂。

Elasticsearch 则是建立在Lucene之上的一个分布式、实时的搜索和分析引擎。它将Lucene的强大搜索功能与现代信息技术的需求相结合,提供了诸多开箱即用的功能,例如分布式索引和搜索能力、实时数据分析、易于使用的RESTful API、集群管理、自动发现节点、故障转移等企业级特性。简而言之,Elasticsearch对Lucene进行了高级封装,隐藏了复杂的底层细节,使得开发者能够更快速、便捷地构建复杂的应用搜索和数据分析服务。

  • 技术基础:Elasticsearch底层依赖于Lucene来实现全文索引和检索的核心功能。
  • 功能扩展:Elasticsearch在Lucene的基础上,扩展了许多高级特性和便利性功能,使其更适合现代的、数据密集型的应用场景,尤其是在大数据和云环境中。
  • 易用性增强:通过提供直观的API、用户友好的界面和强大的数据管理工具,Elasticsearch降低了使用复杂搜索技术的门槛。
  • 应用场景:虽然直接使用Lucene可以高度定制化,但Elasticsearch更适合那些需要快速部署、易于扩展和管理的大型分布式系统。

1.2.2 Java环境配置

由于Elasticsearch是用Java编写的,因此运行Elasticsearch前需确保Java Development Kit (JDK) 已正确安装并配置。推荐使用Oracle JDK或OpenJDK的长期支持版本,至少需要Java 8或更高版本。配置步骤包括下载对应版本的JDK,设置JAVA_HOME环境变量指向JDK的安装目录,并确认java命令可以在命令行直接执行。

小结

本章作为本书的开篇,旨在为读者构建一个关于Elasticsearch的初步认知框架。通过介绍Elasticsearch的基本概念、发展历程、核心特性和应用领域,读者应能理解为什么Elasticsearch成为现代数据搜索和分析领域的首选工具之一。接下来,《第2章 Elasticsearch安装与配置》将进一步指导读者如何搭建和配置Elasticsearch环境,迈出实战的第一步。

相关推荐
在下不上天1 小时前
Flume日志采集系统的部署,实现flume负载均衡,flume故障恢复
大数据·开发语言·python
智慧化智能化数字化方案1 小时前
华为IPD流程管理体系L1至L5最佳实践-解读
大数据·华为
PersistJiao2 小时前
在 Spark RDD 中,sortBy 和 top 算子的各自适用场景
大数据·spark·top·sortby
2301_811274313 小时前
大数据基于Spring Boot的化妆品推荐系统的设计与实现
大数据·spring boot·后端
Yz98763 小时前
hive的存储格式
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop·数据库开发
青云交3 小时前
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据导入:多源数据集成的策略与实战(上)(3/ 30)
大数据·数据清洗·电商数据·数据整合·hive 数据导入·多源数据·影视娱乐数据
武子康3 小时前
大数据-230 离线数仓 - ODS层的构建 Hive处理 UDF 与 SerDe 处理 与 当前总结
java·大数据·数据仓库·hive·hadoop·sql·hdfs
武子康3 小时前
大数据-231 离线数仓 - DWS 层、ADS 层的创建 Hive 执行脚本
java·大数据·数据仓库·hive·hadoop·mysql
时差9533 小时前
Flink Standalone集群模式安装部署
大数据·分布式·flink·部署
锵锵锵锵~蒋3 小时前
实时数据开发 | 怎么通俗理解Flink容错机制,提到的checkpoint、barrier、Savepoint、sink都是什么
大数据·数据仓库·flink·实时数据开发