ElasticSearch教程（3）——ElasticSearch的插件
插件作为一种普遍使用的，用来增强原系统核心功能的机制，得到了广泛的使用，elasticsearch也不例外。
1. 安装elasticsearch插件
从0.90.2安装其实很简单，有三种方式，
1.1 在确保你网络顺畅的情况下，执行如下格式的命令即可：
plugin --install &org&/&user/component&/&version&
具体的&org&/&user/component&/&version&可参加各插件的使用说明。
如果网络不太顺畅，可以下载好插件的压缩包后以如下方式安装：
bin/plugin --url file://path/to/plugin --install plugin-name
1.3 你也可以直接将插件的相关文件拷贝到plugins目录下面，需要注意的是，这种方式需要特别留意插件的种类。
2. 如何查看当前已经加载的插件
curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/plugin'
或者可以指定某个实例
curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/10.0.0.1/plugin'
3. 个人强力推荐的插件
要想知道整个插件的列表，请访问 插件还是很多的，个人认为比较值得关注的有以下几个，其他的看你需求，比如你要导入数据当然就得关注river了。
3.1 BigDesk
该插件可以查看集群的jvm信息，磁盘IO，索引创建删除信息等，适合查找系统瓶颈，监控集群状态等，可以执行如下命令进行安装，或者访问项目地址:
bin/plugin -install lukas-vlcek/bigdesk
说明：功能跟这个插件也很强大。
可以查看索引情况，搜索索引，查看集群状态和分片分布等，可以执行如下命令进行安装，或者访问项目地址:
bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head
3.3 elasticsearch中文分词插件
官方的中文分词插件：
Medcl开发的中午分词插件：
elasticsearch 默认是使用Zen作为集群发现和存活管理的，ZooKeeper作为一个分布式高可用性的协调性系统，在这方面有着天然的优势，如果你比较信任zookeeper，那么你可以使用这个插件来替代Zen。
总结：本文主要介绍了elasticsearch的插件安装方法，如何查看当前加载的插件的方法，以及个人认为比较值得关注的一些插件。
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前注：有些内容来自网络，此处引用
&&&&&& Elasticsearch是一个基于lucene的、开源的、分布式的、RESTful的搜索引擎。Elasticsearch有如下特征：
&&&&&& 1. 更快的执行搜索；
&&&& & 2. 安装简单；
&&&&&& 3. 完全自由的搜索模式；
&&&&&& 4. 可以简单地通过HTTP使用JSON索引数据；
&&&&&& 5. 分布式，可对搜索集群；
&&&&&& 6. 能够实时搜索；
&&&&&& 7. 实现简单地多租户；
&&&&&& 8. 等等。
&&&&&& 很多时候我们使用Elasticsearch来代替lucene实现搜索，当然，代替的原因是因为其可实现搜索集群。
&&&&&& 自由和面向文档的模式
&&&&&& 搜索引擎的数据模型属于模式自由以及数据库是面向文档的，以目前#nosql的发展趋势来看，使用这种数据模型来构建应用程序已经被证明是非常高效的。
&&&&&&&& elasticsearch 的模型基于 JSON, 事实上，在近些年，它俨然已经成为数据呈现的一个标准，此外，通过JSON，可以非常简单的表示半结构化的数据，同样的，大多数编程语言都会优先支持JSON数据的解析.
&&&&&&& 模式映射（Schema Mapping）
&&&&&&& elasticsearch是无模式的，你随便往里面扔一个JSON格式的文档，然后ES就可以自动的进行索引。输入的内容如果是数字或者是时间类型，ES也自动的检测出来，并做相应的处理。
&&&&&&& 但是，众所周知，搜索引擎是非常复杂的，索引文档中的字段是可以设置BOOST值来影响打分的，另外还可以使用不同的分析器（Analyzer）用来控制怎么分词，比如有些字段是需要进行分词的，但是有些则不一定，如此等等。elasticsearch允许你完全控制这些规则，最终将一个JSON文档映射到搜索引擎里面。并且可以按索引（Index）和按类型（Type）2种级别来进行设置.。
&&&&&&& 获取数据（GETting Some Data）
&&&&&&& 每个索引的文档都必须要有一个唯一标识（在类型级别），在很多时候这是非常有用的，比如你想更新或者删除某一个索引文档，或者只是想拿一条索引数据看看。获取数据真是简单的不能再简单了，你只需用告诉es指定文档的索引、类型、和id就可以拿回实际的索引文档了（就是你建索引的时候的JSON文档）。
&&&&&&& 搜索（Search）
&&&&&&& 处理查询只需要一个简单的请求，里面隐藏了很多复杂的es提供的基于分布式的操作。可以简单的使用 Lucene通用的语法，或者使用基于JSON格式QueryDSL（DSL：领域特定语言）来构造搜索各种请求（更加灵活，方便构造复杂查询）。
&&&&&&& 搜索可不仅仅就是查询就结束了，方面/层面（facets），高亮，自定义脚本等等都是支持的。
&&&&&&& 多租户（Multi Tenancy）
&&&&&&& 单个索引既然已经有了，那为什么还会需要不止一个索引呢，其实，有很多原因需要支持多索引，比如，对日志索引可以按周来分别存放，或者是对不同的索引进行不同的设置（比如，一个使用内存作为存储，一个使用文件系统来存储）。
&&&&&&& 当有了多个索引之后，我们就想要能够跨索引来进行搜索（或者其他操作）。
&&&&&&& 设置（Settings）
&&&&&&& 能够进行配置本身就是一把双刃剑，我们想要的是能够打开就能尽快运行，中间无需任何配置，并且当有需要的时候能够控制应用程序的几乎所有方面。
&&&&&&& elasticsearch 从构建之初就这种理念，所以几乎所有事情都是可配和可插拔的，此外，每个索引（index）都有其独立的配置，用来覆盖主配置（master settings）。举例来说，一个索引可以配置为使用内存存储，10个分片和1个副本，而另外一个索引可以是使用文件系统存储，1个分片和10个副本。所有的索引级别（index）的设置都是可以在创建索引的时候通过YAML或者JSON格式来进行指定的。
&&&&&&& 分布式（Distributed）
&&&&&&& elasticsearch的一个最主要的功能就是对分布式的支持，索引能够分拆为多个分片，每个分片可以有0个或者多个副本，集群中的每个数据节点，都可以承载一个或者多个分片，并且充当协调和处理各种操作分发到合适的分片上去。再平衡（Rebalancing）和路由（routing）这一切都是自动进行的。
&&&&&&& 时间之门（Gateway）
&&&&&&& 也许有一天，整个集群会崩溃（谁也无法保证因为什么原因），或者是因为特殊需要而进行关停，大多数情况，我们是需要让集群恢复到最后的一个状态的，并且让服务重新run起来 ，elasticsearch提供了一个叫做gateway的模块，允许你来做这件事情，你可以想想时间机器和搜索的结合。
&&&&&&& 集群的状态信息（包括事务日志）可以通过每个本地存储（默认模式）来重建，或共享存储（如NFS或者Amazon S3），当使用共享存储，集群状态信息会异步的复制过去。
&&&&&&& 此外，当使用共享存储来做持久化，索引信息可以完全的存放在内存里面，就算做整个集群的关闭再恢复也不会有问题。
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&&&&ElasticSearch+Log4net.NoSql
结合ElasticSearch和Log4Net.NoSql实现分布式日志记录和查询
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现在来看看在1.3.7节中讨论的如下操作例子，一切都应该更容易理解。
GET&http://localhost:9000/：这个命令用来获取Elasticsearch的基本信息。
GET&http://localhost:9200/_cluster/state/nodes/：这个命令获取集群中节点的信息。
POST&http://localhost:9200/_cluster/nodes/_shutdown：这个命令向集群中所有节点发送一个shutdown请求。我们现在至少知道了REST的一般概念。你可以在上更多关于REST的信息。现在，可以继续学习如何使用Elasticsearch&API来存储、读取、修改和删除数据。
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