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Elasticsearch支持两种类型的地理数据：支持lat/lon对的geo_point字段和支持点、线、圆圈、多边形、多多边形等的geo_shape字段。
使用geo_point类型 创建索引 123456789101112131415161718 curl -XPOST 'http://localhost:9200/weixin_discovery_market_location' -d ' { "aliases" : { "alias_weixin_discovery_market_location" : {} }, "mappings": { "type": {
Logstash作为一个数据处理管道，提供了丰富的插件，能够从不同数据源获取用户数据，进行处理后发送给各种各样的后台。这中间，最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。
在Elasticsearch中，文档（document）是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID，这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。
6.0版本filebeat prospectors中的document_type被禁用,原来的topic: '%{[type]}'获取文档类型的方式不可用，但是引入了fields，后面映射模板也会用到。 1、document_type: yewuname 原来的Index名字为filebeat-yewuname-2018.01.19这样的按照天分割的，升级后document_type不支持了，需要修改为字段加type的形式如下fields: document_type: yewuname 2、输出kafka也需要修改topic: '%{[fields.document_type]}' 3、logstash生成index也需要由原来的index => "filebeat-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"改为index => "filebeat-%{[fields][document_type]}-%{+YYYY.MM.dd}"，最终index命名为filebeat-yewuname-* 4、最后和Elasic支持人员沟通后得知，客户端filebeat不升级也可以，不影响使用
下载地址1：https://pypi.python.org/pypi/chardet/
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：
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：
两个已知知识点一整合不就是基于 Elasticsearch + Kibana 的可视化展示方案吗？
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Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合
构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，并且能够实时地对数据进行搜索、分析和可视化
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型，通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
A. es 操作 1. 检查 es 集群健康状态 bash命令：curl -XGET 'localhost:9200/_cat/health?v&pretty' kibana命令：GET /_cat
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。
果不其然，第三篇出去后就有很多人在问我为毛没有PostGIS，其实我内心的小算盘是：如果你们不提这玩意我就不写了，你们提了我就安排到后面补充一下。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
模拟脚本2：循环update_by_query 批量更新数据 update.sh。
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。
在我们开发的过程中，我们有很多时候需要用到 Reindex 接口。它可以帮我们把数据从一个 index 到另外一个 index 进行重新reindex。这个对于特别适用于我们在修改我们数据的 mapping 后，需要重新把数据从现有的 index 转到新的 index 建立新的索引，这是因为我们不能修改现有的 index 的 mapping 一旦已经定下来了。在接下来的介绍中，我们将学习如何使用 reindex 接口。
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
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：
Lucene是Java语言编写的全文搜索框架，用于处理纯文本的数据，但它只是一个库，提供建立索引、执行搜索等接口，但不包含分布式服务，这些正是 ES 做的
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
在 Elasticsearch 中，所以的数据都是以 JSON 的格式来进行表述的。这个和其它的有些数据库，比如 Solr，它支持更多格式的数据，比如 xml, csv 等。
Elasticsearch权威指南-索引管理 我们之前的index都是在创建document，让es自动帮我们创建index。现在我们来讲解如何手动创建index，以便更好适用我们的应用。
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的更新操作。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
type: 数据类型 index:是否索引 analyzer:分词器 properties:子字段
elasticsearch 提供了几个内置的分词器：standard analyzer(标准分词器)、simple analyzer(简单分词器)、whitespace analyzer（空格分词器）、language analyzer（语言分词器）
有些需要将一些数据基于地址位置进行分析，比如哪些区域比较活跃，在什么时间范围内活跃，但是后端仅能获取ip地址，因此需要将ip地址转换为地理位置，幸运的是我们有开源的工具可以使用，maxmind/GeoIP2-java使用GeoLite2-City.mmdb库就可以由ip分析得到对应的经纬度，下面给出具体操作步骤：
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。
/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.5.4/elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
墨墨导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
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。
异常错误显示获取geo_point类型字段“geoip_location”字段。初步推断是由于字段类型不匹配导致在地图渲染时无法根据声明为geo_point类型字段进行经纬度坐标的渲染。
参考资料 累了就听会歌吧！ Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·【入门级干货】 Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错！ Kibana中doc与search策略的区别 E
批量导入数据 使用 Elasticsearch Bulk API /_bulk批量 update 步骤： 需求：我希望批量导入一个 movie type 的名词列表到 wordbank index 索引。 准备数据： 根据官方文档，Json 数据要准备成这个格式的： action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_
本人陆陆续续接触了ELK的1.4，2.0，2.4，5.0，5.2版本，可以说前面使用当中一直没有太多感触，最近使用5.2才慢慢有了点感觉，可见认知事务的艰难，本次文档尽量详细点，现在写文档越来越喜欢简洁了，不知道是不是不太好。不扯了看正文（注意这里的配置是优化前配置，正常使用没问题，量大时需要优化）。
描述: ES是支持以及HTTP协议进行REST风格接口访问,一般得我们需要有个工具帮我们发送http请求,该工具常见的是curl英 [kɜːl]、Head插件、Kibana DeveloperTool软件等。
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在Elasticsearch中，每个字段都必须有一个类型。以下是Elasticsearch支持的字段类型：
#集群健康状态： [root@localhost elasticsearch-5.4.1]# curl -XGET '128.0.0.101:9200/_cat/health?v&pretty' ep
仓库名为my_backup，fs仓库类型为共享文件系统，location指定一个本机目录作为快照保存路径
在 elasticsearch 提供的 API 中，与 elasticsearch 一切交互都封装在一个名为 RestHighLevelClient 的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与 elasticsearch 的连接。
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