在当今大数据时代，数据的快速检索和聚合对于应用程序的性能至关重要。传统的数据库检索方式已无法满足高效查询和聚合的需求，因此分布式搜索引擎 Elastic Search 成为了许多开发者的首选。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Elastic Search 实现数据聚合功能。
D:\elasticsearch-7.1.0>.\bin\elasticsearch.bat
下载好了依赖库，下面我们开始编写代码，首先我们需要创建一个client，用于操作ES，先看代码，然后在进行讲解：
近期工作需要，需要从成千上万封邮件中搜索一些关键字并返回对应的邮件内容，经调研我选择了Elastic Search。
为了测试目的，让我们创建以下两个REST控制器来调用Spring Data ElasticSearch CRUD存储库：
习惯于数据库开发的同学，自然最喜欢这种方式。为了方便讲解，先写一段代码，生成一堆记录
ElasticSearchModel::getInstance('sports_search_blog')->addDoc('blog', $data);
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。
elasticsearch 官网下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch elasticsearch 历史版本下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/search-aggregations-bucket.html 在页面右下角可以看到各类具体的Bucket聚合连接
Elasticsearch 集群的高可用，保证服务的连续性是企业最关注的需求。通常当企业达到一定规模时，不管是在云上还是线下都会有多个机房做异地灾备，确保在某个机房不可用时，还能持续对外提供业务。本文将会介绍几种 Elasticsearch 常见的灾备方案，同时提供了 Demo 案例方便大家动手体验。
2022年8月4日开始，Elastic 认证专家考试（ECE）版本号升级为 8.1 版本。
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
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：
ElasticSearch 简称为 ES，ES 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于文本、数字、地理空间、结构化数据、非结构化数据等数据的搜索。ES 是在 Apache Lucene 的基础上完成开发。由 Elastic 于 2010 年发布。ES 通过其简单的 REST 风格的 API、分布式特性、速度和可扩容闻名世界。是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是一套用于数据采集、扩充、保存、分析、可视化的开源工具。Elastic Stack 称之为 ELK。目前 ELK 包含一系列丰富的轻量数据采集代理，这些代理被称之为 Beats。
安装完成composer之后。我们需要安装php的类库来对Elasticsearch进行连接。
刘诚，携程酒店研发部技术专家。2014年加入携程，先后负责了订单处理多个项目的开发工作，擅长解决各种生产性能问题。
安装ES 拉取es到本地 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0 创建一个网络 docker network create esnet 启动容器 docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 --network esnet -e "discovery.type=single-node" bdaab402b220 安装ElisticHD docker run -p 980
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
搜索，已经成为我们生活中必不可少的一个重要部分，无论我们是在网上冲浪、工作办公、还是私人文件的处理，都需要一个搜索框方便我们快速找到所需的信息。而当我们的任务是需要对多个信息渠道中的信息进行梳理和检索时，现有割裂的各个搜索框无法协同的问题，就成了阻碍我们进一步提高效率的痛点。我的日常生活和工作就经常有这样一个场景：
|hosts|我们应该连接的节点列表。节点应该是一个字典（{“host”：“localhost”，“port”：9200}），整个字典将作为kwargs传递给Connection类，或者是一个主机：port格式的字符串, 被自动翻译成字典。如果没有给出值，将使用Urllib3HttpConnection类的默认值。|
之前一直用百度站内搜索，但是百度站内搜索现在停用了。用谷歌的站内搜索，国内的GWF（fuck！)，只好投向Algolia
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html
在之前的文章（浅谈Elastic Search V8版本的一些重大改进）中我们了解到了Elastic SearchV8版本相较低版本的一些主要变化，那么它在各个编程语言中的API有没有变化？
filebeat1.0.0-rc2 logstash2.0.0-1 elasticsearch2.0.0 kibana4.2
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
top_hits 指标聚合器跟踪要聚合的最相关文档。 该聚合器旨在用作子聚合器，以便可以按存储分区汇总最匹配的文档。
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”
在大数据和搜索引擎技术不断进步的今天，ElasticSearch 已成为业界内非常流行的搜索引擎解决方案，被广泛应用于日志分析、全文搜索、数据分析等领域。针对 Go 语言开发者来说，olivere/elastic 是一个非常强大而且易于使用的 ElasticSearch 客户端库，允许开发者在 Go 应用中轻松地操作 ElasticSearch。
elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具， github地址: https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump
最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎，项目初步目标是用于搜索框的即时提示。数据需要从MySQL中同步过来，因为数据不小，因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。这里用到的开源服务就是ElasticSearch。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
看到 Elasticsearch 数据导出需求，我的第一反应是，好好的为啥要导出？
Elasticsearch is a highly scalable open-source full-text search and analytics engine tool which helps you to store, search, and analyze big volumes of data in near real time. In this guide, I’ll show you the steps to install Elasticsearch 6 on CentOS 7 with Kibana to serve as Elastisearch Dashboard. Kibana lets you visualize your Elasticsearch data and navigate the Elastic Stack
大佬们问个问题，我在使用match_phrase_prefix时候，设置了一个比较大的max_expansions，比如10000。
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。下面介绍了利用Python API接口进行数据查询，方便其他系统的调用。
大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能，那么这个平台到底是个什么概念，怎么搭建，怎么使用呢? ELK包括ElasticSearch（数据存储、快速查询）、logstash（日
今天同事负责的es集群发生了脑裂，具体原因还有待查看日志。 顺便分享一套zabbix监控es集群的脚本。
官网：https://www.elastic.co/ 下载：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 文档：https://www.elastic.co/guide/index.html
用于查看Node级别的基本信息，选参数为pipelines、os和jvm，如下查看基本的os和jvm信息：
官方安装文档参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/install-elasticsearch.html
5 为什么需要Elasticsearch ---- 为什么是Elasticsearch es是一种在分布式环境中快速、可扩展的搜索和分析引擎。它建立在Apache Lucene上。Lucene定义如下 Apache Lucene是一种高性能、全功能的完全用java写的广西搜索引擎库。它是一种几乎适合于任何需要全文搜索，特别是跨平台的应用程序的技术 Elasticseaarch通过提供强大的RESTful API隐藏了Lucene背后的复杂性，使得查询索引数据更容易，并使其适用于任何编程语言。Elastics
之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了。哎，时光催人老啊。最近又用到了ES，想找找过去的总结文档，居然只有一篇，搞了半年的ES，遇到那么多的问题，产出只有这么点，真是说不过去啊。只好又重新捡起ES，发现ES槽点依然很多，不兼容的更新太多了，各个版本之间的差异不小，感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的，而不是工程学家写的。非常像公司里面，算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱，后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差。作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉。不过要用到搜索，不用他又不行。既然不能拒绝，只能去享受了。
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。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程六（Spring中国教育管理中心）
本文作为Elastic search系列的开篇之作，简要介绍其简要历史、安装及基本概念和核心模块。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
OpenSLAM http://openslam.org/ FALKOLib(2D LIDAR) GMapping,GridSLAM(To learn grid maps from laser range data) tinySLAM(Laser-SLAM algorithm in 200 lines of C code) Unscented FastSLAM(Laser data, Matlab) EKFmonocularSLAM(Matlab) Linear SLAM(Matlab or Visual Studio) ROBOMAP Studio 2011(Visual Studio, EA optimizers) People2D（Realtime people detection in 2D range data）
先来看看es的整体架构图，上面有多个重要模块，今天主要写在lucene上面的index模块与search模块的优化经历，力求简要写出改变了configuration之后，会给es cluster带来什么样的影响。
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的更新操作。
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