注：因为公司的日志采集系统有用到es+kafka，数据量庞大，所以在搞定kafka后继续研究es。
ElasticSearch概述：
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级别（大数据）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。
es底层对Lucene封装。Lucene是一套信息检索工具包，引入jar即可使用，不包含搜索引擎系统。包含的：索引结果！读写索引的工具！排序功能，搜索规则，如过滤等等。。。。工具类。
应用场景（复制的）：
1、维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐
2、国外新闻网站类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，那视，崇拜）
3、Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关
问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
4、GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码
5、电商网站、检索商品
6、日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析，ELK技术.elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站，用户设定某商品的价格國值，当低于该阀值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果
高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
8、BI系统，商业智能，Business Intelligence，比如说有个大型商场集团，B1，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势
以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白
领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化
9、国内：站内搜索（电商、招聘、门户、等等）。IT系统搜索（OA.CRM.ERP 等等），数据分析（ES/A门的一个使用场興）
Es与Solr比较：
1.当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快
2.当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，Es具有明显优势
3.随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而Es却没有明显的变化
ElasticSearch vs Solr 总结：
1、es基本是开箱即用（解压就可以用！），非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢！
2、Solr利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能.
3、Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而Elasticsearch 仅支持json文件格式,
4、Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要
kibana友好支撑
5、Solr查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用：
•ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索，
。Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用
成本较高。
Elasticsearch的安装（windows下），在linux下也差不多，解压，配置，启动：
1.当然是先去官网下载压缩包
2.解压（熟悉一下目录）：
bin 启动文件
config 配置文件
log4j2日志配置文件
jvm.options java虚拟机相关的配置
elasticsearch.yml es的配置文件，默认9200端口
lib 相关jar
logs 日志
modules 功能模块，可自己加入
plugins 插件，如ik分词器，放入此目录即可使用
3.在elasticsearch.yml加入跨域配置：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.启动：
运行elasticsearch.bat，可看到访问地址和通讯地址9200 9300
测试访问127.0.0.1:9200出现如下json
{
"name" : "PC-201912111851",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "zgSN5gyfQLKp7DJdWJv-6Q",
"version" : {
"number" : "7.6.1",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
"build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}到这，elasticsearch就安装且启动成功了
elasticsearch-head插件的安装及测试：
1.在安装elasticsearch-head之前，我们需要安装node.js环境，下载地址http://nodejs.cn/download/，一直next即可。安装完后，命令切换到node的安装根目录，再安装grunt， 执行命令npm install -g grunt-cli。
2.上述操作顺利执行之后，再下载elasticsearch-head插件的压缩包，地址https://github.com/mobz/elasticsearch-head
3.解压压缩包
4.进行下述操作：
cd elasticsearch-head 进入安装目录
npm install 这里可用cnpm安装，淘宝镜像更快,若提示cnpm不是内部或外部命令，请先安装cnpm 命令npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
npm run start
open http://localhost:9100/5.启动成功后出现下述界面：
6.访问http://localhost:9100:
7.点击索引，创建一个索引，可看成一个数据库：
8.点击数据浏览，可浏览es集群中的索引库：
其中，score字段为权重，index为索引名，type为类型，相当于记录。后续会跟上说明，到此，ES入门第一篇结束！！！