一、ElasticSearch简介
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
- 收集－能够采集多种来源的日志数据
- 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
- 存储－如何存储日志数据
- 分析－可以支持 UI 分析
- 警告－能够提供错误报告，监控机制
ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
1.1、Elasticsearch
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
特点：
l 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
l 分布式的实时分析搜索引擎--做不规则查询
l 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
ES能做什么？
全文检索（全部字段）、模糊查询（搜索）、数据分析（提供分析语法，例如聚合）
1.2、Elasticsearch使用案例
（1）2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”
（2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”
（3）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据
（4）新浪使用ES 分析处理32亿条实时日志
（5）阿里使用ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
1.3、同类产品
Solr、ElasticSearch、Hermes（腾讯）（实时检索分析）
l Solr、ES
1. 源自搜索引擎，侧重搜索与全文检索。
2. 数据规模从几百万到千万不等，数据量过亿的集群特别少。
有可能存在个别系统数据量过亿，但这并不是普遍现象（就像Oracle的表里的数据规模有可能超过Hive里一样，但需要小型机）。
l Hermes
1. 一个基于大索引技术的海量数据实时检索分析平台。侧重数据分析。
2. 数据规模从几亿到万亿不等。最小的表也是千万级别。
在 腾讯17 台TS5机器，就可以处理每天450亿的数据(每条数据1kb左右)，数据可以保存一个月之久。
l Solr、ES区别
全文检索、搜索、分析。基于lucene
- Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;
- Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；
- Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供；
- Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch-----附近的人
Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎
搜索引擎产品简介