LuceneElasticsearchKibana 入门教程和环境搭建

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了LuceneElasticsearchKibana 入门教程和环境搭建相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

信息检索模型

信息检索模型最重要的概念就是 倒排索引，倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法，用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射。通过倒排索引，我们输入一个关键词，可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表。

Lucene

Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目。也是目前最为流行的基于 Java 开源全文检索工具包。

Elasticsearch 就是基于 Lucene 的。

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

demo

官网：https://lucene.apache.org/core/downloads.html

可以使用国内镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/lucene/java/8.5.2/lucene-8.5.2.zip

下面是 Java 代码的简单例子，Maven 配置文件：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. <dependency>
    2. 
  
    
    
  
  2.  <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    3. 
  
    
    
  
  3.  <artifactId>lucene-core</artifactId>
    4. 
  
    
    
  
  4.  <version>8.5.2</version>
    5. 
  
    
    
  
  5. </dependency>
    6. 
  
    
    
  
  6. <dependency>
    7. 
  
    
    
  
  7.  <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    8. 
  
    
    
  
  8.  <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
    9. 
  
    
    
  
  9.  <version>8.5.2</version>
    10. 
  
    
    
  
  10. </dependency>
    11. 
  
    
    
  
  11. <dependency>
    12. 
  
    
    
  
  12.  <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    13. 
  
    
    
  
  13.  <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    14. 
  
    
    
  
  14.  <version>8.5.2</version>
    15. 
  
    
    
  
  15. </dependency>
    16. 
  
    
    
  
  16. <dependency>
    17. 
  
    
    
  
  17.  <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    18. 
  
    
    
  
  18.  <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
    19. 
  
    
    
  
  19.  <version>8.5.2</version>
    20. 
  
    
    
  
  20. </dependency>
    21.

测试分词

注意下面使用的 SmartChineseAnalyzer 是包 lucene-analyzers-smartcn。

@Testpublic void testAnalyzer() throws IOException { String chinese = "中华人民共和国简称中国，是一个有13亿人口的国家"; Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer(); TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(chinese, new StringReader(chinese)); tokenStream.reset(); CharTermAttribute attribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class); System.out.println("分词结果："); while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.print(attribute.toString() + "|"); } analyzer.close();}

程序输出：

分词结果：中华人民共和国|简称|中国|是|一个|有|13|亿|人口|的|国家|

测试索引

下面程序创建了3个包含 id, title, content 的文档，其中每个类型都是 FieldType，使用 SmartChineseAnalyzer。索引目录是 web 根目录下的 indexDir 文件夹。

@Testpublic void testIndex() throws IOException { List<String> titleList = Lists.newArrayList("中国房企洛杉矶丑闻：百万美元行贿案遭曝光", "2025年之前美国不会退出WTO了", "特朗普退出总统竞选？"); List<String> contentList = Lists.newArrayList( "据调查，惠泽尔从中国房企手里收取了超过150万美元的现金贿赂，合人民币超过1000万元。", "美国特朗普政府上台以来，每隔几月，便总要传出有关“美国要退出世贸组织（WTO）”的消息。那么究竟美国能不能退出WTO？", "“共和党的操盘手首次提出了这样的可能性”，即川普总统可能会退出2020年总统竞选");
 Path indexPath = Paths.get("indexDir"); Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);
 // 设置新闻ID索引并存储 FieldType idType = new FieldType(); idType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS); idType.setStored(true);
 // 设置新闻标题索引文档、此项频率、位移信息、偏移量，存储并词条化 FieldType titleType = new FieldType(); titleType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS); titleType.setStored(true); titleType.setTokenized(true);
 FieldType contentType = new FieldType(); contentType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS); contentType.setStored(true); contentType.setTokenized(true); contentType.setStoreTermVectors(true); contentType.setStoreTermVectorOffsets(true); contentType.setStoreTermVectorPayloads(true); contentType.setStoreTermVectorPositions(true);
 Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer(); IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer); indexWriterConfig.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(dir, indexWriterConfig);
 for (int i = 0; i < titleList.size(); i++) { Document doc = new Document(); doc.add(new Field("id", Integer.toString(i + 1), idType)); doc.add(new Field("title", titleList.get(i), titleType)); doc.add(new Field("content", contentList.get(i), contentType)); indexWriter.addDocument(doc); } indexWriter.commit(); indexWriter.close(); dir.close();}

在运行代码后，会在根目录生成 indexDir 文件夹（代码中指定），如下图所示。

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

搜索索引

@Testpublic void testSearch() throws Exception { Path indexPath = Paths.get("indexDir"); Directory dir = FSDirectory.open(indexPath); IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer(); QueryParser parser = new QueryParser("title", analyzer); parser.setDefaultOperator(QueryParser.Operator.AND); Query query = parser.parse("房企"); System.out.println("query : " + query.toString());
 TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc sd : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(sd.doc); System.out.println("docId: " + sd.doc); System.out.println("id: " + doc.get("id")); System.out.println("title: " + doc.get("title")); System.out.println("content: " + doc.get("content")); System.out.println("文档评分：" + sd.score); }}

会搜出关于房企的信息。

Elasticsearch

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

入门教程推荐阮一峰的《全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程》

官网是：https://www.elastic.co/cn/，上面内容很全面，感觉直接看官网最好。

Elastic Stack

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

原来是通过 Logstash 进行日志收集与解析，Elasticsearch 作为搜索引擎，Kibana 作为可视化分析平台。但是 Logstash 有CPU和内存性能问题，官方开发了 Beats 数据采集工具。本文通过一个例子使用 Java 直接向 Elasticsearch 发送消息，并搭建 Kibana 数据可视化查询。

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

Docker 搭建 Elasticsearch

说明：经过试验，本文不使用最新版本，而是使用 Elasticsearch 6.8.4 版本，因为 Spring boot data 2.3 集成的版本就是 6.8.4，同时 Kibana 也要和 Elasticsearch 版本完全一致，否则会出各种奇葩问题。

docker 拉取 6.8.4 版本镜像：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. docker pull elasticsearch:6.8.4
    2.

启动镜像：

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.4

这里使用简单模式，9200是 HTTP rest 协议，9300 是 tcp 协议。启动完成后，可以在浏览器中输入网址 0.0.0.0:9200，返回一下内容说明启动成功：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. {
    2. 
  
    
    
  
  2.  "name": "_jhdsik",
    3. 
  
    
    
  
  3.  "cluster_name": "docker-cluster",
    4. 
  
    
    
  
  4.  "cluster_uuid": "mpaTnrRaSY2_e3LFPz4QXw",
    5. 
  
    
    
  
  5.  "version": {
    6. 
  
    
    
  
       
   
    1.  "number": "6.8.4",
      2.  
   
    2.  "build_flavor": "default",
      3.  
   
    3.  "build_type": "docker",
      4.  
   
    4.  "build_hash": "bca0c8d",
      5.  
   
    5.  "build_date": "2019-10-16T06:19:49.319352Z",
      6.  
   
    6.  "build_snapshot": false,
      7.  
   
    7.  "lucene_version": "7.7.2",
      8.  
   
    8.  "minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
      9.  
   
    9.  "minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
      10.  
  
    
  
    
    
  
  6.  },
    7. 
  
    
    
  
  7.  "tagline": "You Know, for Search"
    8. 
  
    
    
  
  8. }
    9.

如果要看 log，可以使用命令：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. docker logs -f 44afc4738685
    2.

其中 44afc4738685 是 CONTAINER ID（可通过 docker ps 查看）。

修改 Elasticsearch 配置：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. docker exec -it epic_beaver /bin/bash
    2.

其中 epic_beaver 是我的 docker Elasticsearch 容器名称。进入 config 目录修改 elasticsearch.yml 文件。

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. cluster.name: "docker-cluster"
    2. 
  
    
    
  
  2. network.host: 0.0.0.0
    3. 
  
    
    
  
  3. # xpack.security.enabled: true
    4.

其中 xpack.security.enabled 在设置密码时使用，暂时不做设置。

修改完配置文件，重启容器。

Docker 搭建 Kibana

由于 Elasticsearch 使用的是 6.8.4 版本，Kibana 也要使用这个版本。

docker 下载 Kibana 镜像：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. docker pull kebana:6.8.4
    2.

修改配置文件（本例是 /root/etc/kibana.yml）

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. server.name: kibana
    2. 
  
    
    
  
  2. server.host: "0"
    3. 
  
    
    
  
  3. elasticsearch.hosts: [ "http://0.0.0.0:9200" ]
    4. 
  
    
    
  
  4. # xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
    5.

注：这里的 elasticsearch.hosts 配置跟 docker 网络模式有关，因为 elasticsearch 和 kibana 是 2 个独立的 docker 容器，直接设置 http://0.0.0.0:9200 可能不通，需要额外配置。本例使用的是阿里云的服务器，配置成了公网 IP，配置中改成了 0.0.0.0，读者需要自行替换。

docker 启动 Kibana：

docker run -d --restart=always --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 --name kibana -p 5601:5601 -v /root/etc/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml kibana:6.8.4

在浏览器输入 0.0.0.0:5601，如果出现下面的界面，则表示启动成功。

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

启动失败可以通过 docker logs-f kibana_container_id 查看日志。

demo

本例使用 Spring boot，Maven pom 引入：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. <dependency>
    2. 
  
    
    
  
  2.  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    3. 
  
    
    
  
  3.  <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    4. 
  
    
    
  
  4. </dependency>
    5.

在 application.yml 中增加:

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1.  data:
    2. 
  
    
    
  
  2.  elasticsearch:
    3. 
  
    
    
  
  3.  cluster-nodes: 0.0.0.0:9300
    4. 
  
    
    
  
  4.  cluster-name: docker-cluster
    5.

写一个实体类 EsNewsEntity，indexName 设置为 news_test：

 
   
   
 
    
  
    
    
  
  1. @Data
    2. 
  
    
    
  
  2. @Builder
    3. 
  
    
    
  
  3. @Document(indexName = "news_test")
    4. 
  
    
    
  
  4. public class EsNewsEntity {
    5. 
  
    
    
  

    6. 
  
    
    
  

    7. 
  
    
    
  
  7.  @Id
    8. 
  
    
    
  
  8.  private String id;
    9. 
  
    
    
  
  9.  private String title;
    10. 
  
    
    
  
  10.  private String content;
    11. 
  
    
    
  

    12. 
  
    
    
  

    13. 
  
    
    
  
  13.  @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
    14. 
  
    
    
  
  14.  @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd", timezone = "GMT+8")
    15. 
  
    
    
  
  15.  private Date time;
    16. 
  
    
    
  
  16. }
    17.

整体查询使用 ElasticsearchRepository，里面有 CRUD 的操作，还有分页和排序，Spring data 使各种数据查询有了统一的操作接口，使用起来也很方便。

本例中只是想 ES 中简单插入一些数据，repository 如下：

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNewsEntity, String> {}

插入数据的代码如下，其中插入了2条 title 为 “韩国男星” 的文章，1条 title 为 “特大暴雨”的文章：

@Testpublic void testEs() { EsNewsEntity newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("1").title("韩国男星") .content("我很喜欢大神、金钟国、光洙").time(DateTime.now().toDate()).build(); esNewsRepository.save(newsEntity);
 newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("2").title("特大暴雨") .content("特大暴雨夜袭四川冕宁:山洪摧毁村庄 一家5口遇难").time(DateTime.now().toDate()).build(); esNewsRepository.save(newsEntity);
 newsEntity = EsNewsEntity.builder().id("3").title("韩国男星") .content("韩国男星身材管理多严格？金秀贤 Rain有八块腹肌").time(DateTime.now().toDate()).build(); esNewsRepository.save(newsEntity);
 System.out.println("es save ...");}


运行之后，在 Kibana->Management->Create index pattern，输入上面 News 的 indexName：news_test，设置 Date 为时间索引。

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

Lucene、Elasticsearch、Kibana 入门教程和环境搭建

之后刷新页面，可以根据时间搜索新插入的几条数据。

问题总结

  1. 本例的 es 和 Kibana 没有使用密码登录，在实际应用过程中 es 可以限制 ip 访问。我在研究的过程中，设置好 es 和 Kibana 的密码后，没法使用 Spring data 直接与 es 通信，暂时放弃。

  2. es 和 Kibana 的版本一定要一致！

  3. spring-boot-starter-data-elasticsearch 的 es 版本并不高，最新版本已经是 7.8，但是 spring-boot-starter-data-elasticsearch 集成的仍然是 6.8，需要注意。如果必须使用最新版，需要额外配置。

  4. Kibana 在分析日志、数据分析时很强大。

  5. 本示例是 demo 演示，不要在生产环境中使用。

  6. 可以直接在腾讯云、阿里云上购买 es 服务，不过真心贵……小站点或个人开发者还是自行搭建比较划算。

  7. 《Lucene Elasticsearch 全文检索实战》这本书不建议买，书的内容浅显，排版和内容问题很多。比如有的代码分隔符是中文标点，书的前几章代码是深色背景，后几章代码没有背景……

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