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一.linux centos7.x安装ES

1.下载java

 sudo yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64

 java -version 确认安装结果

2.下载和安装ES

 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.2.rpm

 rpm -ivh elasticsearch-5.6.2.rpm 

 systemctl enable elasticsearch

如果你机器内存小，就去/etc/elasticsearch 下 修改jvm.options

 systemctl start elasticsearch   //启动

 systemctl status elasticsearch  //状态

3.配置ES

nano /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

移除cluster.name和node.name前面的#井号来取消注释。另一个重要的配置是服务器角色master或slave。

master负责集群健康和稳定。在大型生产部署环境中通常有很多节点，建议拥有多个专用Master。通常专用master不会存储数据和创建indexes. 因此一般不会因过载而导致集群健康受到威胁。

slaves作为工作机，可以加载数据任务。即使slave节点过载，集群健康也不会受到严重的影响，其他节点可以承担额外的负载。

决定服务器角色的配置乘坐node.master。如果你只有一个ES节点，应该保持其默认值为true, 即唯一的节点也是master. 如果希望将节点配置为slave， 取消这行注释，并且把值修改为false.

node.master: false 

另一个重要的配置项是node.data ， 它决定是否存储数据，在大多数情况下，此选项应保留默认值true.但是有两种情况你也许不希望节点存储数据，一个是结点作为专用master,另一个则是节点仅用于从其他节点获取数据并聚合结果的时候，这种情况也被称为 搜索负载平衡器，search load balancer.

再说到如果你只有一个ES节点的话，则应该注释此配置，并保留其默认true值。否则，为了禁用数据存储，则取消该行注释，并将值修改为false.

node.data: false

另外两个重要配置项为index.number_of_shards和index.number_of_replicas 。

前者决定index将会被分割成多少片（shards），第二个决定了在集群中被分发的副本（replicas）数。有更多的分片shards可以提高性能,有更多的replicas可以搜索更快。

如果你仍然在单节点的ES上探索和测试ES。最好从一个shards开始，然后设置无replicas.因此应按照如下设置（请确保取消注释）

index.number_of_shards: 1 
index.number_of_replicas: 0

最后一个你感兴趣的应该是修改path.data设置，它决定了数据的存储路径。默认设置为/var/lib/elasticsearch.在生产环境中，建议你使用专用分区和挂载点来存储数据。在最好的情况下，专用分区是一个单独的存储介质，以提供更好的性能和数据隔离。您可以通过取消注释并更改path.data的值，来指定不同的路径：

path.data: /media/different_media

在修改设置后不要忘了 restart es服务。下面使用几个基础命令测试一下：

 curl -X GET 'http://localhost:9200'

 curl -X POST 'http://localhost:9200/tutorial/helloworld/1' -d '

 { "message": "Hello World!" }'   //存点数据

 curl -X GET 'http://localhost:9200/tutorial/helloworld/1'   //再获取下

 curl -X PUT 'localhost:9200/tutorial/helloworld/1?pretty' -d '

 { "message": "Hello People!" }'   更新一下

 curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d ' { "query": { "match_all": {} } }'   //计算文档数量

二.Docker搭建ES

虽然弄了两台服务器，但感觉还不够，Docker环境安装ES就比较方便了，正好也可以借着docker 开多个es镜像的容器来学习ES集群。更多的内容可以参考docker es文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/docker.html

 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.6.2

//不过我的服务器内存还是不够开启那么多es,所以在启动容器实例的时候 设置了512m.

docker run -p 9301:9200 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m"  -e "xpack.security.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.6.2