一、ES安装方法：

Linux用户登录（bae），我们用的是5.3版本的包。从官网下载：

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.3.0.tar.gz

解压后，进入到bin目录下，使用 ./elasticsearch 命令启动，看到如下的提示，即为启动成功。端口号9200.

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二、ES单节点部署遇到的问题

1.记住不要在root下启动，否则会报错：can not run elasticsearch as root

2.如果是在root下下载的elasticsearch，可能会报下面的错误：

main ERROR Could not register mbeans Java.security.AccessControlException: access denied ("javax.management.MBeanTrustPermission" "register")

【解决】：改变elasticsearch文件夹所有者到当前用户

sudo chown -R bae:bae elasticsearch

3. jdk的版本要在1.8以上

4.错误：

ERROR: bootstrap checks failed
max file descriptors [10240] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
system call filters failed to install; check the logs and fix your configuration or disable system call filters at your own risk
[2017-05-09T21:34:03,914][INFO ][o.e.n.Node               ] [m1-hic-ssd-bae03] stopping ...
[2017-05-09T21:34:03,946][INFO ][o.e.n.Node               ] [m1-hic-ssd-bae03] stopped
[2017-05-09T21:34:03,946][INFO ][o.e.n.Node               ] [m1-hic-ssd-bae03] closing ...
[2017-05-09T21:34:03,960][INFO ][o.e.n.Node               ] [m1-hic-ssd-bae03] closed

【解决方法】：

切换到root用户， vi /etc/security/limits.conf

添加如下内容：

* soft nofile 65536
 
* hard nofile 131072
 
* soft nproc 2048
 
* hard nproc 4096

vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

修改如下内容： * soft nproc 1024

#修改为 * soft nproc 2048

vi /etc/sysctl.conf

添加下面配置：vm.max_map_count=655360

并执行命令： sysctl -p

重启elasticsearch

5. 报错：

ERROR: bootstrap checks failed
system call filters failed to install; check the logs and fix your configuration or disable system call filters at your own risk

【解决】：

在elasticsearch.yml中配置bootstrap.system_call_filter为false，注意要在Memory下面:

bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false

【错误原因】：

这是在因为Centos6不支持SecComp，而ES5.2.0默认bootstrap.system_call_filter为true进行检测，所以导致检测失败，失败后直接导致ES不能启动。

三、ES集群配置

多机集群中的节点可以分为master nodes和data nodes,在配置文件中使用Zen发现(Zen discovery)机制来管理不同节点。Zen发现是ES自带的默认发现机制，使用多播发现其它节点。只要启动一个新的ES节点并设置和集群相同的名称这个节点就会被加入到集群中。

Elasticsearch集群中有的节点一般有三种角色:master node、data node和client node。

master node:master几点主要用于元数据(metadata)的处理，比如索引的新增、删除、分片分配等。
data node:data 节点上保存了数据分片。它负责数据相关操作，比如分片的 CRUD，以及搜索和整合操作。这些操作都比较消耗 CPU、内存和 I/O 资源；
client node:client 节点起到路由请求的作用，实际上可以看做负载均衡器。

我们选m1这台机器作为client node，elasticsearch.yml中的配置如下：

cluster.name: mkt-es-cluster
node.name: ${HOSTNAME}
network.host: 0.0.0.0
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.**.**.**"]

在m2上配置elasticsearch.yml：

cluster.name: mkt-es-cluster
node.name: ${HOSTNAME}
network.host: 0.0.0.0
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.**.**.**"]

我们在任意一台机器上请求：curl ‘localhost:9200/_cat/health?v‘

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我们可以看到，标志着集群状态的status显示为green，节点个数为2个。

四、安装中文分词器ik

1.下载安装包https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

有针对不同es版本的安装包，需要下载与所安装的es版本匹配的安装包。我们还是用5.3.0版本.zip格式的好了。

2.在elasticsearch/plugins目录下新建ik目录，将zip包拷贝到ik目录下，解压。

3.重启elasticsearch

4.注意事项：如果是搭建的集群，需要在每个节点下都安装ik

5.调用下面的url

GET _analyze
{
  "analyzer":"ik_max_word",
  "text":"中华人民共和国国歌"
}

会得到下面结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "中华人民共和国",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "中华人民",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中华",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "华人",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "人民共和国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "人民",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "共和国",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "共和",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "国",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "国歌",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 9
    }
  ]
}