在Linux系统下，CentOS7是一个非常流行的操作系统，广泛应用于服务器环境中，ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口，Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开源发布，是当前主流的企业级搜索引擎，本文将介绍如何在CentOS7下搭建ElasticSearch中间件，并进行常用接口的演示。
安装JDK
我们需要在CentOS7上安装JDK，可以通过yum命令进行安装：
sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel
下载并解压ElasticSearch
接下来，我们需要从ElasticSearch的官方网站下载最新的版本，然后解压到/usr/local/目录下：
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz tar -zxvf elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
配置ElasticSearch
配置ElasticSearch主要是修改两个文件：elasticsearch.yml和jvm.options，elasticsearch.yml是ElasticSearch的主要配置文件，jvm.options是JVM的启动参数配置文件。
1、修改elasticsearch.yml文件：
vim /usr/local/elasticsearch-7.6.2/config/elasticsearch.yml
在这个文件中，我们可以设置ElasticSearch的运行模式（单机或集群）、数据存储路径、网络设置等，我们可以设置如下内容：
cluster.name: my-application node.name: node-1 path.data: /usr/local/elasticsearch-7.6.2/data network.host: localhost http.port: 9200
2、修改jvm.options文件：
vim /usr/local/elasticsearch-7.6.2/config/jvm.options
在这个文件中，我们可以设置JVM的启动参数，例如设置堆内存大小：
-Xms1g -Xmx1g
启动ElasticSearch
配置完成后，我们可以通过以下命令启动ElasticSearch：
cd /usr/local/elasticsearch-7.6.2/bin/ ./elasticsearch
常用接口演示
ElasticSearch提供了丰富的RESTful API，我们可以通过这些API进行数据的增删改查等操作，以下是一些常用的API：
1、创建索引：PUT /my_index
2、删除索引：DELETE /my_index
3、添加文档：POST /my_index/_doc/1
4、查询文档：GET /my_index/_doc/1
5、更新文档：POST /my_index/_update/1
6、删除文档：DELETE /my_index/_doc/1
7、批量操作：POST /my_index/_bulk
8、聚合操作：GET /my_index/_search?aggs=avg_price(price)&group=by_brand
问题与解答
问题1：我在启动ElasticSearch时遇到了"max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]"的错误，怎么办？
答：这个错误是因为JVM的虚拟内存区域数量设置过低导致的，你可以通过以下命令增加虚拟内存区域数量：
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
问题2：我在使用ElasticSearch的API时，总是返回"Request failed to get http://… No living connections"的错误，怎么办？
答：这个错误通常是因为ElasticSearch服务没有正常运行导致的，你可以先检查ElasticSearch服务是否已经启动，然后再检查网络连接是否正常，如果以上都没有问题，那么可能是ElasticSearch的配置有问题，需要检查elasticsearch.yml和jvm.options两个文件的配置是否正确。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/346134.html
微信扫一扫 