ElasticSearch简介：
ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。
ElasticSearch可以做什么:
Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。”Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。“相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。
ElasticSearch成功案例：
1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。
2）维基百科：启动以ElasticSearch为基础的核心搜索架构。
3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。
4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。
Elasticsearch的特点：
1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；
好了，介绍了这么多进入正题，首先是环境准备：
1）>=jdk1.7（ES版本不同，对jdk的版本要求也不一样）
2）下载Elasticsearch包，直接在ES官网下载，ES最近几年特别活跃，版本更新频次也比较高
3）准备三台服务器
服务器名称 IP地址
node-1 192.168.86.130
node-2 192.168.86.131
node-3 192.168.86.132
4）编辑elasticsearch.yml文件，文件在安装包/config/目录下
http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"node.master: truenode.data: truecluster.name: ESTest ###保证三台服务器节点集群名称相同 node.name: node-1 ###每个节点名称不一样，其他两台为node-2,node-3network.host: 192.168.86.130 ###实际服务器的ip地址 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.86.130", "192.168.86.131","192.168.86.132"] ###多个服务集群ip discovery.zen.minimum_master_nodes:1
5）其他几台服务器只需修改node.name和network.host属性
6）分别启动每台服务器上的ES
7）在地址栏输入http://192.168.86.130/_cat/nodES?pretty 验证群集是否启动，带“*”证明是master节点，否则是slave节点
是不是ES的群集搭建非常简单，那是因为ES在背后为我们做了很多事情，有人可能会问，其中某台服务挂掉了怎么办：
（1）ES会自动选举新的master；
（2）ES在群集中会有多副本，异地备份能力；
（3）故障恢复，数据恢复能力
下一篇将会给大家分享，如何通过NBI大数据可视化工具连接Elasticsearch服务，通过写SQL的方式分析ES中的数据。
