ELK合集持续更新(一):Elasticsearch概述

Elastic Inc - 上市公司

市场反应

• 2010年 第一次发布 2012年成立公司
• 成立6个月 160万次下载 首轮募到1000万美金风险投资
• 当前市值超过50亿美金 开盘当天涨幅94%

发展

• 2015.3月 收购Elastic Cloud 提供Cloud服务
• 2015.3月 收购PacketBeat
• 2016.9月 收购PreAlert - Machine Learning异常检测
• 2017.6月 收购Opbeat 进军APM (实时性能监控的解决方案)
• 2017.11月 收购SaaS厂商Swiftype 提供网站和App搜索

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Elasticsearch - 开源软件

影响

• ES软件下载量 超3.5亿次
• 10万+社区成员
• 7200+订阅用户 分布在100+国家
• 用户 - github wiki百科 eBay livechat
• 云服务合作 - Elastic Amazon 阿里巴巴 腾讯

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Elasticsearch理念

“不要求你必须是一位数据科学家才能把它用好”

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Elasticsearch 后边简称 ES

ES概念

开源 分布式 近实时(Near Real Time) 搜索/分析引擎

(说白了 就是一个查询/聚合很快的 面向文档型数据库)

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ES作用

功能角度

查询

• 搜索
  • 海量数据 的 分布式存储及管理 – 效果 : 服务与数据的高可用 水平扩展
  • 近实时搜索 性能卓越 – 效果 : 结构化 全文 地理位置 自动完成
• 聚合
  • 海量数据的近实时分析 – 效果 : 数据快速统计分析

架构角度

放在哪

• 方式一 仅用于查询
  
• 方式二 用于存储并查询 – 直接替代数据库
  • 使用场景
    • 事务性要求不能高
    • 数据更新不能频繁

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ES技术地位

对比同类技术排名第一

• Solr - Apache开源项目
• Splunk - 商业上市公司的日志分析软件

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ES起源

Lucene

创始人	概念	历史	优点	缺点
Doug Cutting - Hadoop之父	基于Java开发的搜索引擎类库	1999年创建 2005年成为Apache顶级开源项目	高性能 易扩展	只能基于Java语言开发;类库的接口学习曲线陡峭;原生并不支持水平扩展

ES诞生

创始人	源码语言	发展
Shay Banon	Java	2004年 基于lucene开发了Compass ; 2010年 重写并取名Elasticsearch(支持分布式 且 增加RestfulAPI-降低学习曲线 任何语言都可调用)

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ES版本新特性

0.4版本

• 发布时间 : 2010.2月 第一次发布

1.0版本

• 发布时间 : 2014.1月

2.0版本

• 发布时间 : 2015.10月

5.0版本

• 发布时间 : 2016.10月
• 新特性 :
  • 性能提升
    • 默认打分机制 从TF-IDF 改为 BM25
  • 新功能
    • 支持 Ingest节点
    • Painless Scripting / Completion suggested支持
    • 原生的JavaRest客户端
  • 性能优化
    • 内部引擎移除了避免统一文档并发更新的竞争锁 带来15%-20%的性能提升
    • Instant aggregation 支持分片上聚合的缓存
    • 新增了ProfileAPI
  • 基于Lucene6.0

6.0版本

• 发布时间 : 2017.10月
• 新特性
  • 新功能
    • 跨集群复制CCR
    • 索引生命周期管理
    • SQL支持
  • 更好的升级和数据迁移
    • 简化迁移 - 主要版本之间的迁移
    • 加快恢复数据 - 全新的基于操作的数据复制框架
  • 性能优化
    • 有效存储稀疏字段的新方法 - 降低存储成本
    • 索引时进行排序 - 加快排序的查询性能
  • 基于Lucene7.0

7.0版本

• 发布时间 : 2019.4月
• 新特性
  • 重大改进
    • 正式废除单个索引下多个Type的支持
    • 7.1开始 Security功能免费
  • 部署兼容
    • ECK - Elasticsearch Operator on Kubernetes(支持部署到K8S)
  • 新功能
    • New Cluster coordination
    • Feature - Complete High Level REST Client
    • Script Score Query
  • 性能优化
    • 默认的Primary Shard数从5改为1 - 避免Over Sharding
    • 更快的Top K
  • 基于Lucene8.0

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ES的分布式架构

分布式架构图

水平扩展

分布式作用

• 高可用 : 支持水平扩展 1个节点到数百节点
  • 服务高可用 – 允许有节点停止服务
  • 数据高可用 – 部分节点丢失 不丢数据
• 资源最大化利用 : 支持不同节点类型
  • 支持Hot&Warm架构 (说白了就是配置高的主机存放常用数据 配置低的主机存放不咋用的数据)
  • 节点可作为纯数据节点 纯调度节点 纯主节点等

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ES的接入方式

方式一 RestfulAPI

用开发语言调用http请求ES

• Java
• .Net
• Python
• Ruby
• PHP
• Groovy
• Perl

方式二 JDBC&ODBC

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参考
阮一名资料
官方文档
百度