Elasticsearch（ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，常用于处理大规模的日志数据、监控数据和安全数据等。而Kibana则是一个开源的数据可视化平台，可以帮助用户实时可视化和分析ES中的数据。

下面我们来讲解ES集群与Kibana部署的底层结构、架构图、工作原理、使用场景详解和实际应用方式，以及相关命令使用示例和文献材料链接。

1. 底层结构

ES集群通常由多个节点组成，每个节点都是一个独立的ES进程。节点之间通过网络通信进行数据的传输和同步。ES集群支持水平扩展，可以通过增加节点来提高集群的性能和容错性。

Kibana则是一个基于Web的应用程序，可以通过HTTP协议访问ES集群中的数据。Kibana与ES集群之间通过REST API进行通信。

1. 工作原理

ES集群的工作原理可以分为以下几个步骤：

（1）数据的索引和存储：ES集群将数据分散存储在各个节点之间，每个节点负责存储数据的一部分。当用户向ES集群中索引数据时，ES会将数据分散到不同的节点上进行存储。

（2）数据的搜索和分析：当用户向ES集群中查询数据时，ES会将查询请求发送到各个节点上进行分布式搜索和分析。ES使用倒排索引技术来加速搜索和分析，可以快速返回查询结果。

（3）数据的同步和复制：ES集群支持数据的自动同步和复制。当用户向ES集群中索引数据时，ES会将数据复制到其他节点上进行备份。当节点失效时，ES会自动从备份节点上恢复数据。

Kibana的工作原理与ES集群的工作原理类似，其主要工作是将ES集群中的数据可视化和分析。当用户在Kibana中查询和分析数据时，Kibana会向ES集群发送查询请求，并将查询结果通过HTTP协议返回给用户。

1. 使用场景和实际应用方式

ES集群和Kibana常用于以下场景：

（1）日志数据分析：ES集群可以快速索引和搜索大量的日志数据，并通过Kibana进行可视化和分析。

（2）监控数据分析：ES集群可以通过监控数据实时监测系统的运行状态，并通过Kibana进行可视化和分析。

（3）安全数据分析：ES集群可以通过安全数据分析来检测和预防安全威胁，并通过Kibana进行可视化和分析。

ES集群和Kibana的实际应用方式可以是部署在云服务器上，也可以是本地部署。在云服务器上部署ES集群和Kibana可以快速搭建一个大规模的数据处理和分析平台，而本地部署则可以提高数据的安全性和隐私性。

1. 相关命令使用示例

下面是一些ES集群和Kibana的常用命令使用示例：

（1）创建索引

PUT /my_index此时，你可以通过Kibana Dev Tools中的Console或者Curl命令行工具发送该请求。

（2）查询数据

GET /my_index/_search?q=keyword

此命令将会返回包含关键字“keyword”的文档。

（3）创建仪表盘

在Kibana中，你可以通过创建仪表盘来对数据进行可视化和分析。下面是一个简单的创建仪表盘的命令示例：

POST /my_index/_search
 {
 "size": 0,
 "aggs": {
 "my_aggregation": {
 "terms": {
 "field": "my_field"
 }
 }
 }

此命令将会返回一个按照“my_field”字段进行聚合的结果。