1.安裝jdk1.8
yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64?java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
2.在es官網(wǎng)下載相應(yīng)版本的elasticsearch
url：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
點擊RPM下載并上傳到服務(wù)器
3.創(chuàng)建es用戶
useradd es
es用戶安裝rpm沒有權(quán)限，要配置下sudo
visudo打開配置文件，在root? ALL=(ALL)? ALL下添加es的配置，如下圖，NOPASSWD用于設(shè)置免密執(zhí)行命令。
4.su - es切換到es用戶，切換到rpm包文件夾下，執(zhí)行sudo yum install?elasticsearch-7.1.0-x86_64.rpm安裝（我的是放在/usr/local/下）
sudo systemctl daemon-reload --載入配置
sudo systemctl enable elasticsearch.service --設(shè)置開機(jī)自啟
sudo systemctl start elasticsearch.service --開啟es
測試安裝結(jié)果
curl localhost:9200
5.配置
主要涉及兩個配置文件的修改，jvm.options和elasticsearch.yml
第一個用于設(shè)置es的最大內(nèi)存（根據(jù)自己服務(wù)器的資源情況設(shè)置）
第二個是es的主配置文件，詳細(xì)說明如下
cluster.name: elasticsearch
配置es的集群名稱，默認(rèn)是elasticsearch，es會自動發(fā)現(xiàn)在同一網(wǎng)段下的es，如果在同一網(wǎng)段下有多個集群，就可以用這個屬性來區(qū)分不同的集群。
node.name: "Franz Kafka"
節(jié)點名，默認(rèn)隨機(jī)指定一個name列表中名字，該列表在es的jar包中config文件夾里name.txt文件中，其中有很多作者添加的有趣名字。
node.master: true
指定該節(jié)點是否有資格被選舉成為node，默認(rèn)是true，es是默認(rèn)集群中的第一臺機(jī)器為master，如果這臺機(jī)掛了就會重新選舉master。
node.data: true
指定該節(jié)點是否存儲索引數(shù)據(jù)，默認(rèn)為true。
index.number_of_shards: 5
設(shè)置默認(rèn)索引分片個數(shù)，默認(rèn)為5片。
index.number_of_replicas: 1
設(shè)置默認(rèn)索引副本個數(shù)，默認(rèn)為1個副本。
path.conf: /path/to/conf
設(shè)置配置文件的存儲路徑，默認(rèn)是es根目錄下的config文件夾。
path.data: /path/to/data
設(shè)置索引數(shù)據(jù)的存儲路徑，默認(rèn)是es根目錄下的data文件夾，可以設(shè)置多個存儲路徑，用逗號隔開，例：
path.data: /path/to/data1,/path/to/data2
path.work: /path/to/work
設(shè)置臨時文件的存儲路徑，默認(rèn)是es根目錄下的work文件夾。
path.logs: /path/to/logs
設(shè)置日志文件的存儲路徑，默認(rèn)是es根目錄下的logs文件夾
path.plugins: /path/to/plugins
設(shè)置插件的存放路徑，默認(rèn)是es根目錄下的plugins文件夾
bootstrap.mlockall: true
設(shè)置為true來鎖住內(nèi)存。因為當(dāng)jvm開始swapping時es的效率會降低，所以要保證它不swap，可以把ES_MIN_MEM和 ES_MAX_MEM兩個環(huán)境變量設(shè)置成同一個值，并且保證機(jī)器有足夠的內(nèi)存分配給es。同時也要允許elasticsearch的進(jìn)程可以鎖住內(nèi)存，linux下可以通過`ulimit -l unlimited`命令。
network.bind_host: 192.168.0.1
設(shè)置綁定的ip地址，可以是ipv4或ipv6的，默認(rèn)為0.0.0.0。
network.publish_host: 192.168.0.1
設(shè)置其它節(jié)點和該節(jié)點交互的ip地址，如果不設(shè)置它會自動判斷，值必須是個真實的ip地址。
network.host: 192.168.0.1
這個參數(shù)是用來同時設(shè)置bind_host和publish_host上面兩個參數(shù)。
transport.tcp.port: 9300
設(shè)置節(jié)點間交互的tcp端口，默認(rèn)是9300。
transport.tcp.compress: true
設(shè)置是否壓縮tcp傳輸時的數(shù)據(jù)，默認(rèn)為false，不壓縮。
http.port: 9200
設(shè)置對外服務(wù)的http端口，默認(rèn)為9200。
http.max_content_length: 100mb
設(shè)置內(nèi)容的最大容量，默認(rèn)100mb
http.enabled: false
是否使用http協(xié)議對外提供服務(wù)，默認(rèn)為true，開啟。
gateway.type: local
gateway的類型，默認(rèn)為local即為本地文件系統(tǒng)，可以設(shè)置為本地文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)，Hadoop的HDFS，和amazon的s3服務(wù)器。
gateway.recover_after_nodes: 1
設(shè)置集群中N個節(jié)點啟動時進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，默認(rèn)為1。
gateway.recover_after_time: 5m
設(shè)置初始化數(shù)據(jù)恢復(fù)進(jìn)程的超時時間，默認(rèn)是5分鐘。
gateway.expected_nodes: 2
設(shè)置這個集群中節(jié)點的數(shù)量，默認(rèn)為2，一旦這N個節(jié)點啟動，就會立即進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)。
cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4
初始化數(shù)據(jù)恢復(fù)時，并發(fā)恢復(fù)線程的個數(shù)，默認(rèn)為4。
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2
添加刪除節(jié)點或負(fù)載均衡時并發(fā)恢復(fù)線程的個數(shù)，默認(rèn)為4。
indices.recovery.max_size_per_sec: 0
設(shè)置數(shù)據(jù)恢復(fù)時限制的帶寬，如入100mb，默認(rèn)為0，即無限制。
indices.recovery.concurrent_streams: 5
設(shè)置這個參數(shù)來限制從其它分片恢復(fù)數(shù)據(jù)時最大同時打開并發(fā)流的個數(shù)，默認(rèn)為5。
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
設(shè)置這個參數(shù)來保證集群中的節(jié)點可以知道其它N個有master資格的節(jié)點。默認(rèn)為1，對于大的集群來說，可以設(shè)置大一點的值（2-4）
discovery.zen.ping.timeout: 3s
設(shè)置集群中自動發(fā)現(xiàn)其它節(jié)點時ping連接超時時間，默認(rèn)為3秒，對于比較差的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境可以高點的值來防止自動發(fā)現(xiàn)時出錯。
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
設(shè)置是否打開多播發(fā)現(xiàn)節(jié)點，默認(rèn)是true。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port", "host3[portX-portY]"]
設(shè)置集群中master節(jié)點的初始列表，可以通過這些節(jié)點來自動發(fā)現(xiàn)新加入集群的節(jié)點。
下面是一些查詢時的慢日志參數(shù)設(shè)置
index.search.slowlog.level: TRACE
index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
index.search.slowlog.threshold.query.trace: 500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 800ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.debug:500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.trace: 200ms
