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安裝ElasticSearch搜索工具并配置Python驅(qū)動的方法

更新時間：2015年12月22日 15:01:02 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了安裝ElasticSearch搜索工具并配置Python驅(qū)動的方法,文中還介紹了其與Kibana數(shù)據(jù)顯示客戶端的配合使用,需要的朋友可以參考下

ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務(wù)器。它提供了一個分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發(fā)布，是第二流行的企業(yè)搜索引擎。設(shè)計用于云計算中，能夠達(dá)到實時搜索，穩(wěn)定，可靠，快速，安裝使用方便。
我們建立一個網(wǎng)站或應(yīng)用程序，并要添加搜索功能，令我們受打擊的是：搜索工作是很難的。我們希望我們的搜索解決方案要快，我們希望有一個零配置和一個完全免費的搜索模式，我們希望能夠簡單地使用JSON通過HTTP的索引數(shù)據(jù)，我們希望我們的搜索服務(wù)器始終可用，我們希望能夠一臺開始并擴展到數(shù)百，我們要實時搜索，我們要簡單的多租戶，我們希望建立一個云的解決方案。Elasticsearch旨在解決所有這些問題和更多的問題。
Elasticsearch 是開源搜索平臺的新成員，實時數(shù)據(jù)分析的神器，發(fā)展迅猛，基于 Lucene、RESTful、分布式、面向云計算設(shè)計、實時搜索、全文搜索、穩(wěn)定、高可靠、可擴展、安裝＋使用方便，介紹都說的很好聽，好不好用拿出來遛一遛。
做了個簡單測試，在兩臺完全一樣的虛擬機上，2000萬條左右數(shù)據(jù)，Elasticsearch 插入數(shù)據(jù)速度比 MongoDB 慢很多（可以忍受），但是搜索/查詢速度快10倍以上，這只是單機情況，多機集群情況下 Elasticsearch 表現(xiàn)更好一些。以下安裝步驟在 Ubuntu Server 14.04 LTS 上完成。

安裝 Elasticsearch
升級系統(tǒng)后安裝 Oracle Java 7，既然 Elasticsearch 官方推薦使用 Oracle JDK 7 就不要嘗試 JDK 8 和 OpenJDK 了：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
 
$ sudo apt-get install software-properties-common
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
 
$ sudo apt-get install oracle-java7-installer

加入 Elasticsearch 官方源后安裝 elasticsearch：

$ wget -O - http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch | apt-key add -
$ sudo echo "deb http://packages.elasticsearch.org/elasticsearch/1.1/debian stable main" >> /etc/apt/sources.list
 
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install elasticsearch

加入到系統(tǒng)啟動文件并啟動 elasticsearch 服務(wù)，用 curl 測試一下安裝是否成功：

$ sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 1
 
$ sudo /etc/init.d/elasticsearch start
 
$ curl -X GET 'http://localhost:9200'
{
 "status" : 200,
 "name" : "Fer-de-Lance",
 "version" : {
  "number" : "1.1.1",
  "build_hash" : "f1585f096d3f3985e73456debdc1a0745f512bbc",
  "build_timestamp" : "2014-04-16T14:27:12Z",
  "build_snapshot" : false,
  "lucene_version" : "4.7"
 },
 "tagline" : "You Know, for Search"
}

Elasticsearch 的集群和數(shù)據(jù)管理界面 Marvel 非常贊，可惜只對開發(fā)環(huán)境免費，如果這個工具也免費就無敵了，安裝很簡單，完成后重啟服務(wù)訪問 http://192.168.2.172:9200/_plugin/marvel/ 就可以看到界面：

$ sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest
 
$ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart
 * Stopping Elasticsearch Server                      [ OK ]
 * Starting Elasticsearch Server                      [ OK ]

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安裝 Python 客戶端驅(qū)動
和 MongoDB 一樣，我們一般用程序和 Elasticsearch 交互，Elasticsearch 也支持多種語言的客戶端驅(qū)動，這里僅安裝 Python 驅(qū)動，其他語言可以參考官方文檔。

$ sudo apt-get install python-pip
$ sudo pip install elasticsearch

寫個簡單程序把 gene_info.txt 的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Elasticsearch：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import os, os.path, sys, re
import csv, time, string
from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
def import_to_db():
  data = csv.reader(open('gene_info.txt', 'rb'), delimiter='\t')
  data.next()
 
  es = Elasticsearch()
  for row in data:
    doc = {
      'tax_id': row[0],
      'GeneID': row[1],
      'Symbol': row[2],
      'LocusTag': row[3],
      'Synonyms': row[4],
      'dbXrefs': row[5],
      'chromosome': row[6],
      'map_location': row[7],
      'description': row[8],
      'type_of_gene': row[9],
      'Symbol_from_nomenclature_authority': row[10],
      'Full_name_from_nomenclature_authority': row[11],
      'Nomenclature_status': row[12],
      'Other_designations': row[13],
      'Modification_date': row[14]
    }
    res = es.index(index="gene", doc_type='gene_info', body=doc)
 
def main():
  import_to_db()
 
if __name__ == "__main__":
  main()

Kibana 是一個功能強大的數(shù)據(jù)顯示客戶端，通過插件方式和 Elasticsearch 集成在一起，安裝很容易，下載解壓就可以了，然后重啟 Elasticsearch 服務(wù)訪問 http://192.168.2.172:9200/_plugin/kibana/ 就能看到界面：

$ wget https://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-3.0.1.tar.gz
$ tar zxvf kibana-3.0.1.tar.gz
$ sudo mv kibana-3.0.1 /usr/share/elasticsearch/plugins/_site
$ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart

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