Elasticsearch官方推荐使用Java REST客户端连接集群并进行数据操作。
1. ES 使用场景 ---- 给网站 / APP 添加搜索功能。 存储、分析数据。 管理、交互、分析空间信息，将 ES 用于 GIS。 2. ES 简介 ---- Elasticsearch 是一个
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。 但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也是使用Java编写并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的RESTful API让全文搜索变得简单并隐藏Lucene的复杂性。 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索引擎，它还提供：
Elasticsearch编程图片一、添加职位数据1、初始化客户端连接使用RestHighLevelClient构建客户端连接。基于RestClient.builder方法来构建RestClientBuilder用HttpHost来添加ES的节点参考代码：private RestHighLevelClient restHighLevelClient;private static final String JOB_IDX_NAME = "job_idx";public JobFullTextServiceIm
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：
TransportClient可用于老版本的Elasticsearch；新版本建议使用Java High Level REST Client（向下兼容）；当然还可以使用Spring Data提供的Spring Data Elasticsearch。
本节将开始介绍Document API，本节将重点介绍ElasticSearch Doucment Index API(新增索引)。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
在Elasticsearch中，数据导入和导出是常见的操作，通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中，或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出，包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
ES提供多种不同的客户端： 1、TransportClient ES提供的传统客户端，官方计划8.0版本删除此客户端。 2、RestClient RestClient是官方推荐使用的，它包括两种：Java Low Level REST Client和 Java High Level REST Client。
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在数字化时代，数据的价值日益凸显。而如何有效地存储、检索和分析这些数据，成为了开发者们面临的关键问题。
本文将重点探讨ElasticSearch Client的相关知识，主要关注TransportClient与Rest Client。Elasticsearch client 是我们进入Elasti-Search的大门。
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语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch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。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。
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
最近有读者问我能不能写下如何使用 Spring Boot 开发 Elasticsearch（以下简称 ES） 相关应用，今天就讲解下如何使用 Spring Boot 结合 ES。
2019年常见ElasticSearch 面试题解析（上）
课程发布后将生成正式的课程详情页面，课程发布后用户即可浏览课程详情页面，并开始课程的学习。课程发布生成课程详情页面的流程与课程预览业务流程相同，如下：
ElasticSearch之前我没有深入去学过，在上家公司也是简单用了一下，本来是想用来做千万级ip库数据缓存的，后面查询耗时就弃用了，也就没有深入去学习。之前看过一些视频，也只是说说怎么去使用而已。
如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术。 常见的全文检索技术有 Lucene、solr 、elasticsearch 等。
Elasticsearch是一个分布式系统，具有高可用性及可扩展性，当集群中有节点停止或丢失时不会影响集群服务或造成数据丢失；同时当访问量或数据量增加时可用采用横向扩展的方式增加节点，将请求或数据分散到集群的各个节点上。不同的集群可以通过不同的名字来区分，集群默认名为“elasticsearch“，如果节点配置的集群名称一样，则这些节点组成为一个ES集群。
在ES 7.0之前最常采用的API，基于TransportClient客户端。网上大部分ES 客户端的资料基本都是基于它的。这种方式在ES 7.x后已经不被官方推荐，且在8.0版本中完全移除它。
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
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。
ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/index.html
上篇说到ELK日志整合系统的搭建：如何使用ELK Stack分析Oracle DB日志，这篇接着说说分析系统的设计和开发，还是举个例子吧。
在上篇 ElasticSearch 文章中，我们详细的介绍了 ElasticSearch 的各种 api 使用。
API文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html Index API 索引API
前文已经把ElasticSearch的核心概念和关系数据库做了一个对比，索引（index）相当于数据库，类型(type)相当于数据表，映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档，可以定义所包含的字段以及字段的类型、分词器及属性等等。
直接使用 HTTP 请求，去操作 Es。HTTP 请求工具，可以使用 Java 自带的 HttpUrlConnection，也可以使用一些 HTTP 请求库，例如 HttpClient、OKHttp、Spring 中的 RestTemplate 都可以。这种方式有一个弊端，就是要自己组装请求参数，自己去解析响应的 JSON。
本文我们将研究Elasticsearch各功能模块写入数据目录中的文件。我们将分别从节点层面，索引层面和分片层面进行了解，并简单解释他们的内容，以帮助大家了解Elasticsearch写入磁盘的数据。
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此，相对其它资源，具体配置多少个（CPU）不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器，常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择，选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
在明确了ES的基本概念和使用方法后，我们来学习如何使用ES的Java API. 本文假设你已经对ES的基本概念已经有了一个比较全面的认识。
ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：Elasticsearch Clients | Elastic
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
官网：https://www.elastic.co/ 下载：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 文档：https://www.elastic.co/guide/index.html
这是系列文章的第一篇，主要探讨：Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们 还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单 词长度。 2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
通过4个博客检索场景，巩固之前所学的全文搜索 Full Text Queries 和 基于词项的 Term lever Queries，同时通过组合查询的Bool query 完成复杂检索，并应用相关度知识对相关性评分进行控制。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Elasticsearch教程一（Spring中国教育管理中心）
Elasticsearch 官方提供了很多版本的 Java 客户端，包含但不限于：
2. 停机修复：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shard-tool.html
本文转载于社区大牛铭毅天下的公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/XZBjSi6ASMdyqo2uJtnqqQ
面试官： 想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、 规模， 有没有做过比较大 规模的索引设计、 规划、 调优。
Java High Level REST Client从6.0.0开始加入的，目的是以java面向对象的方式来进行请求、响应处理。每个API支持同步/异步两种方式，同步方法直接返回一个结果对象。异步的方法以async为后缀，通过listener参数来通知结果。高级java REST 客户端依赖Elasticsearch core project
SpringBoot自带的ES模板，不建议使用，建议使用Rest Client。如果业务简单，且无特殊要求，可以使用SpringBoot的模板ElasticsearchRepository来搞定。ElasticsearchRepository：
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎。它提供了具有 HTTP Web 界面和无架构 JSON 文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。 Elasticsearch 是用 Java 开发的，根据 Apache 许可条款作为开源发布。
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