为保证Elasticsearch集群的正常运行，需要对集群的CPU负载，JVM使用率，磁盘使用率等指标进行监控。当这些指标达到阈值时及时处理，保证Elasticsearch集群的正常运行。
正如我们在之前的博客中展示的那样，Elastic® 提供了一种从 Kubernetes 集群和运行在其上的应用程序中采集和管理遥测数据的方式。Elastic 提供了开箱即用的仪表板来帮助跟踪指标、提供日志管理和分析、APM （也支持原生 OpenTelemetry），以及使用 AIOps 功能和机器学习（ML）分析所有内容的能力。虽然您可以在 Elastic 中使用预置的 ML 模型、开箱即用的 AIOps 功能或自己的 ML 模型来主动发现和定位异常，但仍然需要深入挖掘问题的根本原因。Elastic 的解决方案有效降低了运维的操作工作并提升了高效运营，但用户仍然需要一种方式来调查和理解从特定错误消息的含义到问题的根本原因的所有内容。作为一个操作用户，如果您以前没有遇到过特定的错误或它是一些运行脚本的一部分，您可能会去google并开始搜索信息。
现在大部分公司都会选择将应用、中间件、系统等日志存储在 Elasticsearch 中，如何发现日志中的异常数据并且及时告警通知就显得十分重要。本文将会介绍两种主流的日志监控方案，分别是 Yelp 公司开源的 ElastAlert 和 Elastic 官方的商业版功能 Watcher。
上篇文章向读者介绍了Elasticsearch中文档的基本读写操作流程，以及分片、副本等的工作流程，本文我们来看看Elasticsearch文档索引API。
在今天的这篇文章中，我们来主要介绍一下如何使用 REST 接口来对 Elasticsearch 进行操作。为了完成这项工作，我们必须完成如下的步骤：
Elasticsearch 的商业包 x-pack 给我们提供了很多高阶功能，其中有一个非常重要的用来检测日志是否异常并及时发送警报信息的功能，我们称这个功能为Watcher for alert.
如上三个问题都可以归结为：Elasticsearch 文档词频统计问题。该问题在检索、统计领域应用的非常多。
通过前面两篇文章的阅读，相信读者已经熟练掌握 DeleteByQuery的用法了，本文则来继续看文档的Update API。
Tags 字段中，逗号分割的文本应该是数组，而不是一个字符串需求：后期需要对 Tags 进行 Aggregation 统计
ElasticSearch是非常重要的检索工具，利用分词、索引(倒排索引)、分词从众多检索工具中脱颖而出，本章是入门基础学习篇内容。
分片数设置过大,7.0开始,默认主分片设置成1,解决了over-sharding的问题
Elasticsearch的 Scripting 是一种允许你使用脚本来评估自定义表达式的功能。通过它，你可以实现更复杂的查询、数据处理以及柔性调整索引结构等。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
除了官方文档，其他能找到的介绍Elasticsearch脚本（Scripting）的资料少之又少。
我们之前看见了在 Elasticsearch 里的 ingest node 里，我们可以通过以下 processor 的处理帮我们处理我们的一些数据。它们的功能是非常具体而明确的。那么在 Elasticsearch 里，有没有一种更加灵活的方式可供我们来进行编程处理呢？如果有，它使用的语言是什么呢？
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
API文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html Index API 索引API
上述问题不止一次被问到，我自己在使用 painless 脚本的时候，也会遇到上述困惑。
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
注意：查询不存在的 ID，会报elastic: Error 404 (Not Found)错误。
ES内部自带实现乐观锁控制，先查询出要更新的记录的版本号，更新时匹配版本号时候一致。
Elastic 在 7.16 版本（2021年12月8日）推出了 Elasticsearch Java API Client。在此之前，我们通常使用 High Level REST Client 进行开发，但是 High Level REST Client 存在几个缺陷：
从事Elasticsearch云产品的研发已经四年多了，在服务公有云客户的过程中也遇到了各种各样的使用方式以及问题，本文就把过去几年记录的一些问题和解决办法进行归类和总结，常读常新。
上篇文档向读者介绍了Elasticsearch提供的强大的REST API的基本用法，不过这些API的用法都很基础，本文将和读者继续分享更多的API。
1、题记 2018年3月初，萌生了一个想法：对Elasticsearch相关的技术书籍做拆解阅读，该想法源自非计算机领域红火已久的【樊登读书会】、得到的每天听本书、XX拆书帮等。 目前市面上Elasticsearch的中文书籍就那么基本，针对ES5.X以上的三本左右；国外翻译有几本，都是针对ES1.X，2.X版本，其中《深入理解Elasticsearch》还算比较经典。 拆书的目的： 1）梳理已有的Elasticsearch知识体系； 2）拾遗拉在角落的Elasticsearch知识点； 3）通过手敲动代码
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
比如我们线上有很多微服务分布在很多服务器上，有一天其中一个微服务比如user-service的ip地址需要变更，而user-service需要对很多其他程序提供服务，这个时候如果没有一个统一协调的东西，每个用到user-service的应用程序都要做相应的ip地址修改，这将是一件很麻烦的事情！
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
身为一名热衷于分享技术见解的博主，我深知Elasticsearch作为一款强大的全文搜索引擎，在现代数据驱动的应用中扮演着至关重要的角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Elasticsearch的核心原理与实战技巧，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Elasticsearch相关的技术考察。
1、使用DELETE风格的方式删除，DELETE /index/document/id，如下：
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的删除操作。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
es可以根据_id字符串切分，再聚合统计吗 比如：数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
5.X版本后新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集群里面对数据进行重建，如果你的mapping因为修改而需要重建，又或者索引设置修改需要重建的时候，借助Reindex可以很方便的异步进行重建，并且支持跨集群间的数据迁移。
映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义，并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如，如果一个字段包含日期，可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。
Elasticsearch 是面向文档的，这就意味着它可以像MongoDB一样存储整个对象或者文档。然而它不仅仅是存储，还会索引每个文档的内容使值可以被索引。我们也可以对文档进行索引，搜索，排序，过滤。
如何在查询时转换字段的值？如何对文档执行复杂的更新操作？如何在ingest processor中指定执行条件？
有时候对象不仅仅只是简单的键值列表， 更多时候它拥有复杂的数据结构， 比如包含日期、 地理位置、 另一个对象或者数组。
本文介绍文档的 CRUD 操作以及文档的元信息、文档的批量操作以及 REST API 一些常见的返回码。
本文非完全直译译文，主要参考的的是 elasticsearch 6.5 版的官网文档 Getting Started，可以把这篇文章理解为个人学习笔记，我力求详略得当吧。
最近在实际项目中查询条件上越来越复杂，mysql的筛选已无法支撑，准备将所有搜索筛选改为es查询。鉴于这种情况，本文调研了from-size，search_after，scroll api, search_after (PIT) 这四种查询优劣。
代码在开源仓库3xxxhttps://github.com/3xxx/engineercms
关于安装就不多说了，以前的版本安装起来还停麻烦，需要你预先 安装 JDK,但是 Elasticsearch 7 及以后的版本相对来说 安装非常简单，内置一个 OpenJDK,只需要下载 Elasticsearch 的安装包、解压、运行即可
Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。
Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受欢迎。在Elasticsearch中，脚本是一种强大的工具，允许用户在查询和索引操作中执行动态计算和数据处理。从Elasticsearch 7.6版本开始，脚本功能得到了进一步的优化和提升，为用户提供了更加灵活和高效的数据处理方式。
本文收集整理了各大厂常见面试题N道，你想要的这里都有内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈，希望大家都能找到适合自己的公司，开开心心的撸代码。
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
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