>本文首发于公众号极客兵营。获得的信息。例如，当你在网上商店购物时，ElasticSearch可以帮助你快速获取你想要查找的商品；当你在GitHub上搜索时，ElasticSearch不仅可以帮你找到对应的代码仓库，还支持代码级搜索，高亮显示对应的代码片段。ElasticSearch也是一个大数据分析平台，具有非常强大的数据分析能力。与Hadoop的“T+1”时效相比，ElasticSearch具有更高的性能，能够近乎实时地获取数据分析结果。工欲善其事，必先利其器。在真正学习ElasticSearch之前，让我们先来准备一下学习实验环境。安装ElasticSearch和KibanaElasticSearch是一个天然支持分布式的搜索引擎。您可以只部署一个ElasticSearch节点，也可以轻松部署由多个节点组成的集群。节点数量对应用程序开发是透明的。除了安装ElasticSearch，我们还要安装Kibana。Kibana是一个管理和运行ElasticSearch的平台，有很多强大的功能，通过它我们可以很方便的运行ElasticSearch。您可以在以下地址下载最新版本的ElasticSearch和Kibana；截至2021年12月7日，ElasticSearch的最新版本为7.15.2。https://www.elastic.co/cn/downloads/笔者的台式电脑运行的是UbuntuLinux操作系统。下载的ElasticSearch和Kibana压缩包和解压后的文件夹如下图所示：首先进入ElasticSearch文件夹，运行如下命令启动ElasticSearch（如果想以Daemon方式在后台启动，可以添加-dparameter):./bin/elasticsearch可以使用如下curl命令判断ElasticSearch是否启动成功：curlhttp://localhost:9200如果收到类似如下的Response，则证明ElasticSearch已经安装成功并开始：{“name”：“poype”，“cluster_name”：“elasticsearch”，“cluster_uuid”：“QqnV6yVtQte10Dw3IN6eEQ”，“version”：{“number”：“7.15.2”，“build_flavor”：“default”，“build_type”：“tar”，“build_hash”：“93d5a7f6192e8a1a12e154a2b81bf6fa7309da0c”，“build_date”：“2021-11-04T14.212Z，42”2“build_snapshot”：false，“lucene_version”：“8.9.0”，“minimum_wire_compatibility_version":"6.8.0","minimum_index_compatibility_version":"6.0.0-beta1"},"tagline":"YouKnow,forSearch"}接下来我们启动Kibana，同样进入Kibana对应的目录，然后执行以下命令；./bin/kibana进程启动后，在浏览器中输入：http://localhost:5601如果能看到类似下图的欢迎页面，证明Kibana启动成功。Kibana启动后，会自动关联新启动的Elasticsearch。在Docker中运行ElasticSearch相比直接在操作系统上安装ElasticSearch和Kibana，我更推荐大家使用Docker搭建学习环境。操作系统的某些环境因素可能会导致ElasticSearch无法启动。比如你本机安装的Java版本不符合ElasticSearch的要求，就会启动失败。您必须重新设置JAVA_HOME环境变量才能使ElasticSearch成功启动。使用Docker可以模拟一个干净的Linux沙箱环境，可以有效避免环境因素对ElasticSearch的干扰。另外，使用docker-compose可以一次部署多个容器，这样一键就可以部署一个包含多个节点的ElasticSearch集群，省去了很多繁琐的操作，让每次部署都更加方便。笔者准备了如下docker-compose.yml文件，定义了一个由三个ElasticSearch节点和一个Kibana节点组成的集群，可以直接使用。版本：'2.2'服务：es01：图像：docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2容器名称：es01环境：-node.name=es01-cluster.name=es-docker-cluster-discovery.seed_hosts=es02,es03-cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03-bootstrap.memory_lock=true-“ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-Xmx512m”ulimits:memlock:soft:-1hard:-1volumes:-data01:/usr/share/elasticsearch/数据端口：-9200:9200网络：-elastices02:image:docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2container_name:es02环境：-node.name=es02-cluster.name=es-docker-集群-discovery.seed_hosts=es01,es03-cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03-bootstrap.memory_lock=true-“ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-Xmx512m”ulimits:memlock:soft:-1hard:-1volumes:-data02:/usr/共享/elasticsearch/数据网络：-弹性es03：图像：docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2container_name：es03环境：-node.name=es03-cluster.name=es-docker-cluster-discovery.seed_hosts=es01,es02-cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03-bootstrap.memory_lock=true-“ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-Xmx512m”ulimits:memlock:soft:-1hard:-1volumes:-data03:/usr/share/elasticsearch/数据网络：-elastickibana：图像：docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2容器名称：kibana环境：ELASTICSEARCH_HOSTS：'["http://es01:9200","http://es02:9200","http://es03:9200"]'SERVER_NAME:kibana.example.orgports:-"5601:5601"networks:-elasticvolumes:data01:driver:localdata02:driver:localdata03:driver:localnetworks:elastic:driver:bridge将这段yaml配置贝到名字为docker-compose.yml的文件中，并与在文件同路径下执行docker-composeup命令，一键启动完美的ElasticSearch集群。下面的命令可以查看一个集群的状态信息：curlhttp://localhost:9200/_cluster/health?pretty如果收到类似如下的Response证明ElasticSearch集群已经启动成功：{"cluster_name":"es-docker-cluster","status":"green","timed_out":false,"number_of_nodes":3,"number_of_data_nodes":3,"active_primary_shards":7,"active_shards":14,"relocating_shards":0,“initializing_shards”：0，“unassigned_shards”：0，“delayed_unassigned_shards”：0，“number_of_pending_tasks”：0，“number_light_of_inch”，“task_max_waiting_in_queue_millis”：0，“active_shards_percent_as_number”：100.0我们可以通过参数number_of确认已经成功搭建了一个由3个节点组成的ElasticSearch集群。小结至此，我们就有了一个可以用来学习和实验的ElasticSearch环境。下一节，我将以“在线书店”为例，带大家了解ElasticSearch的各种特性，让大家感受ElasticSearch相对于传统数据库的独特之处，掌握如何通过Kibana控制ElasticSearch。喜欢本文的朋友，欢迎关注公众号极客军营，观看更多精彩内容
