概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。其设计理念包括实时性、分布式、多语言支持等，使其成为构建全文搜索、日志分析、监控系统等应用的首选引擎。在本文中，我们将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、用途、架构以及一些高级功能。
Elasticsearch作为一款流行的开源搜索和分析引擎，持续迅速发展，随着版本的更新，功能和特性也在不断变化。GPT虽然具备大量的计算机科学、编程语言和工具相关的知识，但其知识截止于2021年。为了弥补GPT与实际情况之间的信息差，我们可以采取以下策略，将GPT与实际情况相结合，帮助程序员更有效地学习Elasticsearch。
ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
通过这个项目的实战，能让你串联起之前的知识点应用于实战，并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......
Elasticsearch Java API是Elasticsearch为Java开发者提供的官方客户端库，用于方便地与Elasticsearch集群进行通信和操作。针对初级、中级和高级程序员的需求，我们提供以下关于如何使用GPT学习Elasticsearch Java API的策略与建议。
在AI盛行的当下，Vector Search结合LLM的应用模式已经在应用领域逐渐成为主流，要想开好AI这辆跑车，那么首先需要有一款衬手的引擎，它就是向量数据库。这也是ChatGPT曝火后，很多向量数据库公司获得了数亿美元的融资的原因。
为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务。
circuit breakers(熔断器)是elasticsearch对于自身防止资源被过度消耗的一种保护机制。主要是为了防止业务elasticsearch时，资源被过度消耗，引起JVM的OutOfMemoryError。防止elasticsearch服务的JVM堆内存负载过高而导致服务不可用。通过熔断器的参数阈值约束，elasticsearch集群在响应客户端请求时当超过预设阈值后就会停止接受新的请求，并返回响应的错误信息。保护集群的稳定性。为此elasticsearch提供了多种熔断器。
在Elasticsearch中，线程池是用于管理线程资源和控制并发度的关键组件。它通过将不同类型的操作映射到不同的线程池中，实现了资源的隔离和优化。Elasticsearch的线程池设计考虑了不同类型的操作对CPU、IO和内存等资源的需求，以及操作的优先级和并发度。
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
为了帮助不同层次的程序员更有效地利用GPT学习Elasticsearch，我们为初级、中级和高级程序员提供以下建议：
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
摘要：Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实时的方式存储，搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计，但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景，索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程，以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎，允许用户以近乎实
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/setup.html
因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好、集群不够稳定，询问关于Elasticsearch的调优，但是每次都是一个个点的单独讲，很多时候都是case by case的解答，本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优，以下仅为自己日常经验之谈，如有疏漏，还请大家帮忙指正。
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
比如我现在只关心url返回的状态码, 主要借助_source来指定需要查询的字段，查询的语法和之前介绍的一致
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
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。
在当今世界，各行各业每天都有海量数据产生，为了从这些海量数据中获取想要的分析结果，需要对数据进行提取、转换，存储，维护，管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力，只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。 Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
昨天，项目的 ElasticSearch 服务挂了，我说的挂可不是进程没了，因为有 Supervisor 保护，而是服务不可用了。以前曾经出现过一次因为 ES_HEAP_SIZE 设置不当导致的服务不可用故障，于是我惯性的判断应该还是 ES_HEAP_SIZE 的问题，不过登录服务器后发现日志里显示大量的「Too many open files」错误信息。
在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示)，这三者的简称，以前称为 ELK Stack，现在称为 Elastic Stack，后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用，现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发，Ruby 语法兼容良好，非常简洁强大，经常与 ElasticSearch，Kibana 配置，组成著名的 ELK 技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现，作为日志收集软件，可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如 MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr 等，并不一定是 ElasticSearch。
ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎，具备高可靠性，支持非常多的企业级搜索用例。像Solr4一样，是基于Lucene构建的。支持时间时间索引和全文检索。官网：http://www.elasticsearch.org
在当今世界，各行各业每天都有海量数据产生，为了从这些海量数据中获取想要的分析结果，需要对数据进行提取、转换，存储，维护，管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力，只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
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。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
注意：本次主要演示如何在 Spring-Boot 项目中配置 Log4j2 以及 Logback 输出日志到 ELK 中，并能够在 Kibana 中可以正确检索出来，Elasticsearch 及 Spring-Boot 项目底层需要 Java 环境，所以需要提前本地安装好 Java 环境，这里忽略 Java 安装过程。
在ELK日志监控分析系统的探索与实践(一)中，我们介绍了利用ELK+Filebeat监控Springboot项目的日志，本篇则是重点介绍如何利用ELk+Metricbeat监控服务器系统CPU、内存、磁盘等系统指标。
elasticstack是一个应用套件，原名为ELK Stack，由elastic旗下的elasticsearch、logstash、kibana，filebeat四个组件组成，这四个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
Elastic官网：免费且开放的搜索：Elasticsearch、ELK 和 Kibana 的开发者 | Elastic
这个问题的本质是实现类似：linux 下的 diff 命令的操作，找出一个索引中存在而在另外一个索引不存在的数据。
由于公司项目较多，所部署服务产生的日志也较多，以往查看服务器日志只能通过xshell、putty等SSH工具分别连接每台服务器，然后进入到各个服务器，执行Linux命令查看日志，这样可能会带来以下问题：
根据官方的解释，Skywalking是一个可观测性分析平台（Observability Analysis Platform简称OAP） 和应用性能管理系统（Application Performance Management简称APM）。
Elaticsearch 简称为 es，es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB(1PB=1024TB) 级别的数据。es 也使用 java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
描述: 本系列主要进行从基础到入门学习ElasticSearch、Logstash、Beat与Kibana基础安装配置，以及ELK Stack在企业中日志收集、搜索分析、展示的应用实践。
Elasticsearch默认使用mmapfs目录来存储索引。操作系统默认的mmap计数太低可能导致内存不足，我们可以使用下面这条命令来增加内存：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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）
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
在本文中，我们将为初级、中级和高级程序员分别提供一个Elasticsearch学习案例，展示如何利用GPT进行针对性学习。
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