ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana)技术栈笔记 #3
Description
前言
本文旨在记录我在使用ELK技术栈的过程中用的一些东西，和对ELK技术栈的一些内容的理解。因为我想让这篇文章能够对未来的像我一样的新手有一定的帮助，所以我会尽量【从零开始】记录，并把技术细节记录到我所能做到的最细。鉴于我在使用中使用的Ubuntu操作系统，所以我在本文中所有的系统环境都默认是Ubuntu 1604，且假设是一个新系统，这样所有依赖的东西就都需要单独安装。
Elasticsearch（业界简称ES），是一个基于Java和Lucene的分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，所以在安装使用ES之前，你需要安装Java。
安装Java
安装Java比较简单，具体可以参考另一篇博客 #4 。
安装Elasticsearch
我第一次使用ES的时候，是去官网下载的压缩包，然后设置好相应的配置之后，手动启动的。这样的方式的一个好处是可以清晰的体验ES的整个流程，对ES有一个大概的认识，但是这样做也是有比较多的问题的。比如你启动ES的时候是前台运行还是后台运行呢？如果前台运行，那你可能需要多个窗口协同工作（tmux），如果你后台运行（命令行末尾加-d），那么每次需要重启时又比较麻烦，所以经过一段时间的折腾之后，我再后面从5.x到6.x迁移的时候，就依照官方文档直接用Ubuntu的包管理工具的安装的，并直接用systemd来托管ES，方便了很多。
我把ES的Ubuntu安装方式也总结了一篇简单的博客 #5 。
Elasticsearch的增删改查
相比我之前做搜索时短暂调研过的whoosh和sphinx，ES我比较喜欢的一点是它的基于http的访问接口，非常的“解耦”，而且在初期可以非常轻松的进行一些简单的操作。当你的ES安装好并且已经启动之后，就可以进行一些简单的增删改查了，具体可以参考这篇博客 #6 。
从MySQL导数据到Elasticsearch
ES被认为是一种NoSQL，而MySQL是传统关系型数据的典型代表，因为NoSQL的日渐普及，以及ES的诸多传统关系型数据库不具备的功能，所以有很多需要从MySQL导数据到Elasticsearch的场景，这部分的相关介绍可以参考这篇专门记录从MySQL导数据到Elasticsearch的博客 #8 。