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ElasticSearch是基于java开发的
ElasticSearch的版本和我们之后对应的java核心jar包版本要一一对应
声明：JDK1.8
1. 下载ElasticSearch
下载网址：网址
下载步骤：
2. Windows下安装ElasticSearch
-
解压就可以使用了 -
熟悉目录
- bin： 启动文件
- config： 配置文件
- log4j2： 日志配置文件
- jvm.options： java虚拟机相关的配置
- elasticsearch.yml： elasticsearch的配置文件
默认端口是9200 还可以跨域
- lib：相关jar包
- modules：功能模块
- plgins：插件 ==> ik
- logs：日志
- 启动ElasticSearch
双击elasticsearch.bat即可启动
4. 访问ElasticSearch(端口号：9200)，测试
2、安装可视化界面(head插件)
这里需要先安装nodejs，否则，后边无法安装head插件
- 下载解压
- cmd命令下输入
cnpm install,安装所有的依赖
3. 输入命令npm run start，进行启动
注意：这里连接测试存在跨域问题，那么我们该如何解决呢？
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
- 配置成功之后，重启es服务，然后再次连接
这里我们把es当做一个数据库！(可以建立索引（库），文档（库中的数据）)
这个head我们就把它当做数据展示工具!我们后面所有的查询在Kibana中进行
3、安装Kibana
1. 了解 ELK
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大.市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
功能：
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。
2.安装kibaba
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard ）实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
Kibana版本要和ES一致 ! 下载地址：官网
3. 解压后的目录
4. 启动测试
启动：
双击kibana.bat即可启动，启动kibana前先将ES启动
测试：
开发工具：之后的操作都在这里进行编写
由于都是英文，看起来比较费劲，所以我们对这里进行汉化
5. 汉化
我们在ElasticSearch\kibana-7.6.1-windows-x86_64\x-pack\plugins\translations\translations目录下可以看着语言的配置
2.在kibana-7.6.1-windows-x86_64\config目录下的kibana.yml中进行配置，将语言改为中文
3. 重新启动测试
学习视频：网址
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