ElasticSearch是一個開源的分布式搜索引擎，具有高可靠性，支持非常多的企業(yè)級搜索用例。Elasticsearch Hadoop作為一個完美的工具，用來連接 Elasticsearch 和 Hadoop 的生態(tài)系統(tǒng)。通過Kibana技術(shù)，Elasticsearch Hadoop很容易從Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中獲得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。 本書全面介紹Elasticsearch Hadoop技術(shù)用于大數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化的方法。內(nèi)容共分7章，包括Hadoop、Elasticsearch、 Marvel和 Kibana 安裝；通過編寫 MapReduce 作業(yè)，把Hadoop數(shù)據(jù)導入 Elasticsearch；全面分析 Elasticsearch本質(zhì)，如全文本搜索分析、 查詢、 篩選器和聚合；使用 Kibana創(chuàng)建各種可視化和交互式儀表板，并使用Storm和 Elasticsearch分類現(xiàn)實世界的流數(shù)據(jù)以及相關的其他主題。 本書適合從事大數(shù)據(jù)分析人員、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)的人員參考，也適合高等院校及培訓機構(gòu)相關專業(yè)的師生教學參考。

目錄

第1章 環(huán)境部署 1

1.1 安裝部署Hadoop集群 1

Java安裝和配置 2

用戶添加和配置 2

SSH認證配置 3

Hadoop下載 4

環(huán)境變量配置 4

Hadoop配置 5

配置core-site.xml 6

配置hdfs-site.xml 6

配置yarn-site.xml 6

配置mapred-site.xml 7

格式化HDFS 7

啟動Hadoop進程 8

1.2 安裝Elasticsearch及相關插件 8

下載Elasticsearch 9

配置Elasticsearch 9

安裝Head插件 11

安裝Marvel插件 11

啟動Elasticsearch 12

1.3 運行WordCount示例 13

下載編譯示例程序 13

將示例文件上傳到HDFS 13

運行第一個作業(yè) 14

1.4 使用Head 和 Marvel瀏覽數(shù)據(jù) 16

使用Head瀏覽數(shù)據(jù) 16

初識Marvel 18

使用Sense瀏覽數(shù)據(jù) 19

小結(jié) 21

第2章 初識ES-Hadoop 22

2.1 理解WordCount程序 23

理解Mapper 23

理解Reducer 24

理解Driver 25

使用舊的API——org.apache.hadoop.mapred 28

2.2 實際案例——網(wǎng)絡數(shù)據(jù)監(jiān)控 28

獲取并理解數(shù)據(jù) 28

明確問題 29

解決方案 30

解決方案1——預聚合結(jié)果 30

解決方案2——直接查詢聚合結(jié)果 32

2.3 開發(fā)MapReduce作業(yè) 33

編寫Mapper類 34

編寫Driver 37

編譯作業(yè) 38

上傳數(shù)據(jù)到HDFS 41

運行作業(yè) 41

查看TOP N結(jié)果 42

2.4 將數(shù)據(jù)從Elasticsearch寫回HDFS 44

了解Twitter數(shù)據(jù)集 44

導入Elasticsearch 45

創(chuàng)建MapReduce作業(yè) 46

編寫Tweets2HdfsMapper 46

運行示例 50

確認輸出 50

小結(jié) 52

第3章 深入理解Elasticsearch 53

3.1 理解搜索 53

觀念轉(zhuǎn)換 54

索引 54

類型 55

文檔 55

字段 55

3.2 與Elasticsearch交互 56

Elasticsearch的CRUD 56

創(chuàng)建文檔 56

獲取文檔 57

更新文檔 58

刪除文檔 58

創(chuàng)建索引 58

映射 59

數(shù)據(jù)類型 60

創(chuàng)建映射 61

索引模板 62

3.3 控制索引過程 63

什么是反轉(zhuǎn)索引 63

輸入數(shù)據(jù)分析 64

停止詞 64

大小寫 65

詞根 65

同義詞 65

分析器 65

3.4 Elastic查詢 67

編寫查詢語句 68

URI查詢 68

match_all查詢 68

term查詢 68

boolean查詢 70

match查詢 71

range查詢 72

wildcard查詢 73

過濾器 73

3.5 聚合查詢 75

執(zhí)行聚合查詢 76

terms聚合 76

histogram聚合 78

range聚合 78

geo distance聚合 79

嵌套聚合 81

自測題 82

小結(jié) 82

第4章 利用Kibana進行大數(shù)據(jù)可視化 83

4.1 安裝部署 83

Kibana安裝 84

準備數(shù)據(jù) 84

自測題 85

啟動Kibana 86

4.2 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn) 87

4.3 數(shù)據(jù)可視化 90

餅圖 91

堆積柱狀圖 94

使用堆積柱狀圖完成日期直方圖 96

面積圖 97

餅圖組圖 98

環(huán)形圖 98

瓦片地圖 99

自測題 100

4.4 動態(tài)圖表 101

小結(jié) 104

第5章 實時分析 105

5.1 了解Twitter趨勢分析器 105

實現(xiàn)目標 106

Apache Storm安裝 107

5.2 將流式數(shù)據(jù)接入Storm 107

編寫Storm spout 108

編寫Storm bolt 110

創(chuàng)建Storm topology 112

編譯運行Storm作業(yè) 113

5.3 趨勢分析 114

significant term聚合 114

使用Kibana分析趨勢 116

5.4 使用Percolator對推文分類 117

Percolator 118

Percolator優(yōu)化 120

推文分類 121

小結(jié) 124

第6章 ES-Hadoop配置 125

6.1 分布式環(huán)境中的Elasticsearch 125

集群和節(jié)點 126

節(jié)點類型 126

節(jié)點發(fā)現(xiàn) 128

數(shù)據(jù)分布 129

分片 129

副本 129

分片分配 130

6.2 ES-Hadoop架構(gòu) 132

動態(tài)并行 132

寫入Elasticsearch 133

從Elasticsearch中讀取 134

失敗捕獲 134

數(shù)據(jù)本地化 135

6.3 生產(chǎn)環(huán)境配置 135

硬件 135

內(nèi)存 135

CPU 135

磁盤 136

網(wǎng)絡 136

集群安裝 137

集群拓撲結(jié)構(gòu) 137

設置名稱 138

設置路徑 138

設置內(nèi)存 139

腦裂問題 140

設置恢復參數(shù) 141

預設配置 142

數(shù)據(jù)導入 142

全文檢索 144

快速聚合 144

生產(chǎn)環(huán)境部署檢查列表 145

6.4 集群管理 146

監(jiān)控集群健康 146

備份和恢復 149

數(shù)據(jù)備份 149

數(shù)據(jù)恢復 150

小結(jié) 151

第7章 與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)集成 152

7.1 與Pig集成 152

Pig安裝 154

向Elasticsearch中導入數(shù)據(jù) 155

從JSON源寫數(shù)據(jù) 157

類型轉(zhuǎn)換 157

從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù) 158

7.2 與Hive集成 158

安裝Apache Hive 158

向Elasticsearch中導入數(shù)據(jù) 159

從JSON源寫數(shù)據(jù) 161

類型轉(zhuǎn)換 161

從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù) 162

7.3 與Cascading集成 163

向Elasticsearch中導入數(shù)據(jù) 163

編寫一個Cascading作業(yè) 163

運行作業(yè) 164

從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù) 165

編寫一個reader作業(yè) 165

使用Lingual 165

7.4 與Spark集成 167

安裝Spark 168

向Elasticsearch中導入數(shù)據(jù) 168

使用SparkSQL向Elasticsearch中導入數(shù)據(jù) 169

從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù) 170

使用SparkSQL從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù) 170

7.5 與YARN集成 171

小結(jié) 172

附錄 配置 174

基本配置 174

es.resource 174

es.resource.read 174

es.resource.write 175

es.nodes 175

es.port 175

讀寫配置 175

es.query 175

es.input.json 176

es.write.operation 177

es.update.script 177

es.update.script.lang 177

es.update.script.params 177

es.update.script.params.json 178

es.batch.size.bytes 178

es.batch.size.entries 178

es.batch.write.refresh 178

es.batch.write.retry.count 178

es.batch.write.retry.wait 179

es.ser.reader.value.class 179

es.ser.writer.value.class 179

es.update.retry.on.conflict 179

映射配置 179

es.mapping.id 179

es.mapping.parent 180

es.mapping.version 180

es.mapping.version.type 180

es.mapping.routing 180

es.mapping.ttl 180

es.mapping.timestamp 181

es.mapping.date.rich 181

es.mapping.include 181

es.mapping.exclude 181

索引配置 181

es.index.auto.create 181

es.index.read.missing.as.empty 182

es.field.read.empty.as.null 182

es.field.read.validate.presence 182

網(wǎng)絡配置 182

es.nodes.discovery 182

es.nodes.client.only 183

es.http.timeout 183

es.http.retries 183

es.scroll.keepalive 183

es.scroll.size 183

es.action.heart.beat.lead 183

認證配置 184

es.net.http.auth.user 184

es.net.http.auth.pass 184

SSL配置 184

es.net.ssl 184

es.net.ssl.keystore.location 184

es.net.ssl.keystore.pass 184

es.net.ssl.keystore.type 184

es.net.ssl.truststore.location 184

es.net.ssl.truststore.pass 185

es.net.ssl.cert.allow.self.signed 185

es.net.ssl.protocol 185

es.scroll.size 185

代理配置 185

es.net.proxy.http.host 185

es.net.proxy.http.port 185

es.net.proxy.http.user 185

es.net.proxy.http.pass 186

es.net.proxy.http.use.system.props 186

es.net.proxy.socks.host 186

es.net.proxy.socks.port 186

es.net.proxy.socks.user 186

es.net.proxy.socks.pass 186

es.net.proxy.socks.use.system.props 186