elasticssearch+kibanna入门（撰写中）

看到一篇elasticssearch+kibanna的文章，觉得很好，不过例子是python的，所以使用java自己安装一下：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTYwMjI3Mw==&mid=2652095419&idx=1&sn=68f107ca663283c30bac412129bc7a39&chksm=bd5460b58a23e9a352d37a7baa4d7094b81f414ea87abec3c4ca94cd70860dc47c2c4cbc91ea&mpshare=1&scene=1&srcid=0719qbGkSnqS9tJylcXsphgk#rd

安装包： 

可以到以下两个网站去下载对应的安装包：

https://www.elastic.co/products/elasticsearch  elasticsearch官网

https://www.elastic.co/products/kibana  kibana 官网

elasticsearch启动：

解压elasticsearch-5.5.0.zip，进入bin目录，运行elasticsearch.bat

访问http://localhost:9200/

 kibana启动：

解压kibana-5.5.0-windows-x86.zip，进入config目录，修改kibana.yml文件，配置elasticsearch.url地址，就是刚才的elasticsearch的web地址

运行bin目录下的kibana.bat文件

访问http://localhost:5601/

目前里边还没有任何数据。

使用java进行数据操作：

数据参考了这篇文档   http://blog.csdn.net/ming_311/article/details/50619859

创建一个maven工程，引入客户端

maven依赖的地址：http://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch.client/transport

    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch.client/transport -->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.5.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>2.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
            <artifactId>json-lib</artifactId>
            <version>2.4</version>
            <classifier>jdk15</classifier>
        </dependency>
    </dependencies>

在src/main/resources创建一个log4j2的配置文件

appender.console.type = Console
appender.console.name = console
appender.console.layout.type = PatternLayout
rootLogger.level = info
rootLogger.appenderRef.console.ref = console

创建

http://blog.csdn.net/ming_311/article/details/50619859