# Docker 方式安裝
原文鏈接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html)
譯文鏈接 : [http://apache.wiki/pages/editpage.action?pageId=4882734](http://apache.wiki/pages/editpage.action?pageId=4882734)
貢獻者 : @漫步
## Docker 方式安裝
Elasticsearch也可作為一個docker鏡像來安裝。該鏡像是需要?[X-Pack](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/index.html) 來built
## 安全注意事項[](https://github.com/elastic/elasticsearch/edit/5.0/docs/reference/setup/install/docker.asciidoc "編輯GitHub上此頁")

[X-Pack](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/index.html) 被在此圖像中預裝。請花幾分鐘時間來熟悉[的](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/security-getting-started.html)[X-Pack](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/index.html)[安全](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/security-getting-started.html)和如何更改默認密碼。為默認密碼`elastic`用戶`changeme`。

[X-Pack](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/index.html) 包括30天的試用許可證。在這之后,你可以得到一個[可用的預訂](https://www.elastic.co/subscriptions)或[停用安全](https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.0/security-settings.html)。基本許可證是免費的,包括[監控](https://www.elastic.co/products/x-pack/monitoring)擴展。
獲取Elasticsearch的碼頭工人是發出一個簡單`docker pull`靠彈性泊塢窗注冊表命令。
泊塢窗圖像可以用下面的命令得到:
```
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1
```
## 在命令行中運行Elasticsearch
### 開發模式
Elasticsearch可以很快開始為開發或測試使用用下面的命令:
```
docker run -p 9200:9200 -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1
```
### 生產方式

`vm_max_map_count`內核設置需要被設置到至少`262144`用于生產。根據您的平臺:
* Linux
該`vm_map_max_count`設置應永久在/etc/sysctl.conf中進行設置:
```
$ grep的vm.max_map_count的/etc/sysctl.conf
vm.max_map_count = 262144
```
應用設置在實時系統類型:?`sysctl -w vm.max_map_count=262144`
* OSX with?[Docker for Mac](https://docs.docker.com/engine/installation/mac/#/docker-for-mac)`vm_max_map_count`設置必須與xhyve虛擬機中進行設置:
```
$ screen ~/Library/Containers/com.docker.docker/Data/com.docker.driver.amd64-linux/tty
```
登錄,沒有密碼。然后配置`sysctl`設置:
```
sysctl的-w vm.max_map_count = 262144
```
OSX with?[Docker Toolbox](https://docs.docker.com/engine/installation/mac/#docker-toolbox)
`vm_max_map_count`設置必須通過泊塢窗機進行設置:
```
docker-machine ssh
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
```
下面的例子帶來了包括兩個Elasticsearch節點的群集。要打開集群,使用[`docker-compose.yml`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-prod-cluster-composefile)和公正的類型:
```
docker-compose up
```

`docker-compose`沒有預裝泊塢窗上的Linux。說明安裝它可以在找到[泊塢窗,撰寫網頁](https://docs.docker.com/compose/install/#install-using-pip)。
節點`elasticsearch1`監聽`localhost:9200`,而`elasticsearch2`談判`elasticsearch1`在碼頭工人的網絡。
這個例子還使用[泊塢命名卷](https://docs.docker.com/engine/tutorials/dockervolumes),被稱為`esdata1`和`esdata2`將,如果不存在創建。
`docker-compose.yml`:
```
version: '2'
services:
elasticsearch1:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1
container_name: elasticsearch1
environment:
- cluster.name=docker-cluster
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
mem_limit: 1g
cap_add:
- IPC_LOCK
volumes:
- esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
networks:
- esnet
elasticsearch2:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1
environment:
- cluster.name=docker-cluster
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch1"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
mem_limit: 1g
cap_add:
- IPC_LOCK
volumes:
- esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- esnet
volumes:
esdata1:
driver: local
esdata2:
driver: local
networks:
esnet:
driver: bridge
```
要停止集群類型`docker-compose down`。數據量將繼續存在,因此有可能使用相同的數據與重新開始集群`docker-compose up`。要銷毀集群**和數據量**只需鍵入`docker-compose down -v`。
### 檢查集群的現狀
```
curl -u elastic http://127.0.0.1:9200/_cat/health
Enter host password for user 'elastic':
1472225929 15:38:49 docker-cluster green 2 2 4 2 0 0 0 0 - 100.0%
```
將消息記錄到控制臺和配置多克爾記錄駕駛員進行處理。默認情況下,你可以訪問日志`docker logs`。
## ?docker配置Elasticsearch
Elasticsearch從加載文件下它的配置`/usr/share/elasticsearch/config/`。這些配置文件都記錄在[_配置Elasticsearch_](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/settings.html "配置Elasticsearch")和[設置JVM系統屬性](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setting-system-settings.html#es-java-opts "設置JVM系統屬性")。
圖像提供了多種方式與傳統的方法是提供自定義的文件,即配置Elasticsearch設置`elasticsearch.yml`,但它也可以使用環境變量設置選項:
#### A.通過docker環境變量傳遞參數
例如,要定義與群集名稱`docker run`可以傳遞`-e "[cluster.name](http://cluster.name)=mynewclustername"`。雙引號是必需的。

有限定之間的差[的默認設置](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/settings.html#_setting_default_settings "設置默認settingsedit")和正常設置。前者的前綴`default.`并不能覆蓋正常的設置,如果定義。
#### B.綁定安裝配置
創建自定義配置文件并安裝這個在圖像上的相應文件。例如,綁定安裝一個`custom_elasticsearch.yml`帶有`docker run`可以通過參數來實現:
```
-v full_path_to / custom_elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
```

`custom_elasticsearch.yml`?應該是可讀的UID:GID?`1000:1000`
#### C.自定義圖像
在某些環境中,它可能會更有意義,以制備含有配置的自定義圖像。一個`Dockerfile`實現,這可能是簡單的:
```
FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1
ADD elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch/config/
USER root
chown elasticsearch:elasticsearch config/elasticsearch.yml
USER elasticsearch
```
然后,您可以建立并嘗試與類似的圖像:
```
docker build --tag=elasticsearch-custom .
docker run -ti -v /usr/share/elasticsearch/data elasticsearch-custom
```
#### D.覆蓋圖像的默認[CMD](https://docs.docker.com/engine/reference/run/#cmd-default-command-or-options)
選項可以作為命令行選項來Elasticsearch過程覆蓋默認命令為圖像傳遞。例如:
```
docker run <various parameters> bin/elasticsearch -Ecluster.name=mynewclustername
```
## 默認生產和使用的注意事項
我們收集了一些供生產使用的最佳實踐。

以下提到的任何參數碼頭工人承擔使用`docker run`。
1. 經由多克爾CLI正確設置的功能和ulimits是重要的。正如前面的例子中看出[docker-compose.yml](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-prod-cluster-composefile),需要下列選項:
```
--cap-add=IPC_LOCK --ulimit memlock=-1:-1 --ulimit nofile=65536:65536
```
2. 確保`bootstrap.memory_lock`被設置為`true`如在“解釋[禁用交換](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration-memory.html "禁用交換")?”。
這可以通過任何的實現[的配置方法](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-configuration-methods "與泊塢窗配置Elasticsearch"),例如,通過設置與適當的環境變量`-e "bootstrap.memory_lock=true"`。
3. 形象[暴露](https://docs.docker.com/engine/reference/builder/#/expose)?TCP端口9200和9300。對于建議隨機與發布的港口集群`--publish-all`,除非你是釘住每個主機一個容器。
4. 使用`ES_JAVA_OPTS`環境變量設置堆大小,如使用16GB的使用`-e ES_JAVA_OPTS="-Xms16g -Xmx16g"`與`docker run`。此外,還建議設置[內存限制](https://docs.docker.com/engine/reference/run/#user-memory-constraints)的容器。
5. 固定您的部署到Elasticsearch多克爾圖像的特定版本,例如`[docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1](http://docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.0.1)`。
6. 總是使用上結合的體積`/usr/share/elasticsearch/data`,如圖中[生產例子](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod-mode "生產模式"),原因如下:
1. 如果容器殺了你elasticsearch節點的數據也不會丟失
2. Elasticsearch是I / O敏感和泊塢窗存儲驅動程序是不理想的高速I / O
3. 它可以利用先進的[docker 容器插件](https://docs.docker.com/engine/extend/plugins/#volume-plugins)
7. 如果您使用的是devicemapper存儲驅動程序(默認情況下至少紅帽(RPM)的分布)確保你不使用默認`loop-lvm`模式。配置泊塢窗引擎使用[直接LVM](https://docs.docker.com/engine/userguide/storagedriver/device-mapper-driver/#configure-docker-with-devicemapper)來代替。
8. 請考慮使用不同的集中你的日志[記錄的驅動程序](https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview/)。還要注意的是默認的JSON文件記錄的驅動程序并不適合用于生產。
## 下一步
現在,您有一個測試環境Elasticsearch成立。開始之前嚴重的發展或進入生產與Elasticsearch,你需要做一些額外的設置:
* 了解如何[配置Elasticsearch](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/settings.html "配置Elasticsearch")。
* 配置[重要Elasticsearch設置](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/important-settings.html "重要Elasticsearch配置")。
* 配置[重要的系統設置](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/system-config.html "重要的系統配置")。
- Getting Started(入門指南)
- Basic Concepts(基礎概念)
- Installation(安裝)
- Exploring Your Cluster(探索集群)
- Cluster Health(集群健康)
- List All Indices(列出所有索引)
- Create an Index(創建索引)
- Index and Query a Document(索引和查詢文檔)
- Delete an Index(刪除索引)
- Modifying Your Data(修改數據)
- Updating Documents(更新文檔)
- Deleting Documents(刪除文檔)
- Batch Processing(批處理)
- Exploring Your Data(探索數據)
- The Search API(搜索 API)
- Introducing the Query Language(介紹查詢語言)
- Executing Searches(執行查詢)
- Executing Filters(執行過濾)
- Executing Aggregations(執行聚合)
- Conclusion(總結)
- Setup Elasticsearch(設置)
- Installing Elasticsearch(安裝)
- zip 或 tar.gz 安裝
- Debian軟件包安裝Elasticsearch
- 用RPM安裝Elasticsearch
- Windows 環境下安裝ES
- Docker 方式安裝
- 配置Elasticsearch
- 重要Elasticsearch配置
- 安全配置
- 啟動前檢查
- 堆大小檢查
- 文件描述符檢查
- 內存鎖定檢查
- 最大線程數檢查
- 最大虛擬內存檢查
- 最大map數檢查
- JVM Client模式檢查
- 串行收集使用檢查
- 系統調用過濾檢查
- OnError與OnOutOfMemoryError檢查
- G1GC檢查
- 重要的系統配置
- 系統設置
- 在jvm.options中設置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虛擬內存
- 線程數
- 升級Elasticsearch
- Elasticsearch停機
- 重大改變
- 在5.3 重大改變
- 在5.2 重大改變
- Shadow Replicas已被棄用
- 在5.1 重大改變
- 在5.0 重大改變
- 搜索和查詢DSL改變
- 映射改變
- 過濾器改變
- Suggester變化
- 索引API改變
- 文檔API改變
- 設置的改變
- 分配改變
- HTTP改變
- REST API改變
- CAT API改變
- Java API改變
- Packaging
- Plugin改變
- 文件系統相關改變
- 磁盤上數據的路徑
- 聚合改變
- 腳本相關改變
- API 規范
- Multiple Indices(多個索引)
- Date math support in index names(索引名稱對 Date 和 Math 的支持)
- 常見選項
- URL-based access control(基于 URL 的訪問控制)
- Document APIS
- Index API
- Get API
- Update API
- 通過查詢 API 更新
- 多個 GET API
- Bulk API
- Reading and Writing documents(讀寫文檔)
- Delete API
- Delete By Query API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折疊
- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Aggregations
- Metric Aggregations
- 值計數聚合(Value Count Aggregation)
- 地理邊界聚合
- 地理重心聚合
- 基數聚合
- 平均值聚合
- 擴展統計聚合
- 最大值聚合
- 最小值聚合
- Bucket Aggregations
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Diversified Sampler Aggregation
- Filter Aggregation(過濾器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距離聚合)
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash網格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合)
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范圍聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范圍聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- 鄰接矩陣聚合
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(導數聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(擴展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分數桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累積匯總聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶腳本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶選擇器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差異聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩陣統計)
- Caching heavy aggregations(緩存頻繁聚合)
- Returning only aggregation results(僅返回需要聚合的結果)
- Aggregation Metadata(聚合元數據)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的類型)
- 索引 API
- Create Index /創建索引
- Delete Index /刪除索引
- Get Index /獲取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /啟動關閉索引
- Shrink Index /縮小索引
- Rollover Index/滾動索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /獲取映射
- Get Field Mapping /獲取字段映射
- 卷影副本索引
- 依賴卷影副本的節點級設置
- 索引統計信息
- 索引段
- 索引恢復
- 索引分片存儲
- 清理緩存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加載
- 強制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查詢 DSL
- 查詢和過濾上下文
- Match ALL 查詢
- 全文搜索
- 匹配查詢
- 短語匹配查詢
- 短語前綴匹配查詢
- 多字段查詢
- 常用術語查詢
- 查詢語句查詢
- 簡單查詢語句
- 復合查詢家族
- Constant Score 查詢
- Bool 查詢
- Dis Max 查詢
- Function Score 查詢
- Boosting 查詢
- Indices 查詢
- Join 查詢
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查詢)
- Parent Id Query
- 術語查詢
- Exists Query(非空值查詢)
- Fuzzy Query(模糊查詢)
- Ids Query(ID 查詢)
- Prefix Query(前綴查詢)
- Range Query(范圍查詢)
- Regexp Query(正則表達式查詢)
- Term Query(項查詢)
- Terms Query(多項查詢)
- Type Query(類型查詢)
- Wildcard Query(通配符查詢)
- 地理位置查詢
- GeoShape Query(地理形狀查詢)
- Geo Bounding Box Query(地理邊框查詢)
- Geo Distance Query(地理距離查詢)
- Geo Distance Range Query(地理距離范圍查詢)
- Geo Polygon Query(地理多邊形查詢)
- Span 查詢
- Span Term 查詢
- Span Multi Term 查詢
- Span First 查詢
- Span Near 查詢
- Span Or 查詢
- Span Not 查詢
- Span Containing 查詢
- Span Within 查詢
- Span Field Masking 查詢
- Specialized queries(專業查詢)
- Mapping(映射)
- 字段類型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token數
- 滲濾型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射參數)
- analyzer(分析器)
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce(強制類型轉換)
- copy_to(合并參數)
- doc_values(文檔值)
- dynamic(動態設置)
- enabled(開啟字段)
- fielddata(字段數據)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不對的數據)
- include_in_all(_all 查詢包含字段)
- index_options(索引設置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (標準信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短語位置間隙)
- properties (屬性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存儲)
- Term_vectors(詞根信息)
- Dynamic Mapping(動態映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(動態字段映射)
- Dynamic templates(動態模板)
- Override default template(覆蓋默認模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分詞器)
- Standard Tokenizer(標準分詞器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小寫分詞器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰語分詞器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路徑層次分詞器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(詞元過濾器)
- Apostrophe Token Filter(撇號/單引號過濾器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 詞元過濾器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram詞元過濾器)
- CJK Width Token Filter(CJK寬度過濾器)
- Classic Token Filter(經典過濾器)
- Common Grams Token Filter(近義詞詞元過濾器)
- Compound Word Token Filter(復合詞過濾器)
- Decimal Digit Token Filter(十進制數字過濾器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload詞元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 詞元過濾器)
- Elision Token Filter(Elision詞元過濾器)
- Fingerprint Token Filter(指紋過濾器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 詞元過濾器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 詞元過濾器)
- Keep Types Token Filter(保留指定類型過濾器)
- Keep Words Token Filter(保留字過濾器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 詞元過濾器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 詞元過濾器)
- KStem Token Filter(KStem 詞元過濾器)
- Length Token Filter(長度詞元過濾器)
- Limit Token Count Token Filter(限制詞元數量過濾器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 詞元過濾器)
- Minhash Token Filter(Minhash過濾器)
- NGram Token Filter(NGram詞元過濾器)
- Normalization Token Filter(標準化詞元過濾器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配詞元過濾器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替換詞元過濾器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 詞元過濾器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 詞元過濾器)
- Reverse Token Filteredit(反向詞元過濾器)
- Shingle Token Filter(Shingle 詞元過濾器)
- Snowball Token Filter(Snowball 詞元過濾器)
- Standard Token Filters(標準詞元過濾器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 詞元過濾器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 詞元過濾器)
- Stop Token Filter(Stop 詞元過濾器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 詞元過濾器)
- Synonym Token Filter(Synonym 詞元過濾器)
- Trim Token Filter(Trim詞元過濾器)
- Truncate Token Filter(截斷詞元過濾器)
- Unique Token Filter(唯一詞元過濾器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase詞元過濾器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 詞元過濾器)
- Character Filters(字符過濾器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(測試分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置內置分析器)
- Standard Analyzer(標準分析器)
- Simple Analyzer(簡單分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指紋分析器
- 模式分析器
- 自定義分析器
- 語言分析器
- 模塊
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔斷器)
- Fielddata cache(列數據緩存)
- indexing buffer(索引寫入緩沖)
- indices Recovery(索引恢復)
- NetWork Setting(網絡配置)
- Node Query Cache(節點查詢緩存)
- Shard request cache(分片請求緩存)
- 腳本
- Groovy 腳本語言
- Painless 腳本語言
- Painless 語法
- Painless 調試
- Lucene表達式語言
- 原生(Java)腳本
- 高級文本評分腳本
- 快照和還原
- 線程池
- 傳輸
- HTTP
- Tribe Node (部落節點)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盤的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意識 )
- 群集級別分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模塊)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配過濾
- 節點丟失時的延遲分配
- 索引恢復的優先級
- 每個節點的總分片數
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模塊)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 預加載數據到文件系統緩存
- Translog(事務日志)
- Ingest Node(預處理節點)
- Pipeline Definition(管道定義)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模擬管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(訪問管道中的數據)
- Handling Failures in Pipelines(處理管道中的故障)
- Processors(處理器)
- Append Processor(追加處理器)
- Convert Processor(轉換處理器)
- Date Processor(日期處理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名稱處理器)
- Fail Processor(故障處理器)
- Foreach Processor(循環處理器)
- Grok Processor(Grok 處理器)
- Gsub Processor(Gsub 處理器)
- Join Processor(連接處理器)
- JSON Processor(JSON 處理器)
- KV Processor(KV 處理器)
- Lowercase Processor(小寫處理器)
- Remove Processor(刪除處理器)
- Rename Processor(重命名處理器)
- Script Processor(腳本處理器)
- Set Processor(設置處理器)
- Split Processor(拆分處理器)
- Sort Processor(排序處理器)
- Trim Processor(修剪處理器)
- Uppercase Processor(大寫處理器)
- Dot Expander Processor(點擴展器處理器)
- How to(操作方式)
- 一些建議
- Recipes(訣竅)
- 索引速率調優
- 查詢優化
- 磁盤使用調優
- Testing(測試)
- Java Testing Framework(測試框架)
- ( why randomized testing ) 為什么隨機測試?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 測試類 )
- unit tests(單元測試)
- integreation test(集成測試)
- Randomized testing(隨機測試)
- Assertions()
- Glossary of terms (詞匯表)
- Release Notes(版本說明)
- 5.3.0 版本說明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes