好程序员大数据学习路线分享ELK技术
好程序员大数据学习路线分享ELK技术，bin存放elasticSearch 运行命令
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modules 存放elasticSearch 模块
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1.1． Elasticsearch与MySQL对比
Elasticsearch 集群可以包含多个索引（Index），每个索引可以包含多个类型（Type），每个类型可以包含多个文档（Document），每个文档可以包含多个字段（Field）。以下是 MySQL 和 Elasticsearch 的术语类比图，帮助理解：
就像使用 MySQL 必须指定 Database 一样，要使用 Elasticsearch 首先需要创建 Index：
client.indices.create({index : 'blog'});
这样就创建了一个名为 blog的 Index。Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。
索引对象（blob）： 存储数据的表结构 ，任何搜索数据，存放在索引对象上 。
映射（mapping）： 数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置， 包括：数据类型、是否存储、是否分词 … 等。
文档（document）： 一条数据记录， 存在索引对象上
文档类型（type）： 一个索引对象 存放多种类型数据，数据用文档类型进行标识
【后续编程】：
第一步：建立索引对象
第二步：建立映射
第三步：存储数据【文档】
第四步：指定文档类型进行搜索数据【文档】
1.1． 创建一个索引
Elasticsearch 命令的一般格式是：REST VERBHOST:9200/index/doc-type— 其中 REST VERB 是 PUT、GET 或DELETE。（使用 curlL -X 动词前缀来明确指定 HTTP 方法。）
要创建一个索引，可在你的 shell 中运行以下命令：
curl -XPUT "http://localhost:9200/blog01/"
查看
1.1． 插入一个文档
要在 /blog01 索引下创建一个类型，可插入一个文档。
要将包含 “Deck the Halls” 的文档插入索引中，可运行以下命令（将该命令和本教程的其他 CURL 命令都键入到一行中）：
curl -XPUT "http://localhost:9200/blog01/article/1" -d "{"""id""": """1""", """title""": """Whatiselasticsearch"""}"
前面的命令使用 PUT 动词将一个文档添加到 /article文档类型，并为该文档分配 ID 为1。URL 路径显示为index/doctype/ID（索引/文档类型/ID）。
1.2． 查看文档
要查看该文档，可使用简单的 GET 命令：
curl -XGET "http://localhost:9200/blog01/article/1"
Elasticsearch 使用你之前 PUT 进索引中的 JSON 内容作为响应：
1.3． 更新文档
如果你认识到title字段写错了，并想将它更改为 Whatislucene 怎么办？可运行以下命令来更新文档：
curl -XPUT "http://localhost:9200/blog01/article/1" -d "{"""id""": """1""", """title""": """Whatislucene"""}"
因为此命令使用了相同的唯一 ID为1，所以该文档会被更新。
1.4． 搜索文档
是时候运行一次基本查询了，此查询比你运行来查找 “Get the Halls” 文档的简单 GET 要复杂一些。文档 URL 有一个内置的 _search 端点用于此用途。在标题中找到所有包含单词 lucene 的数据：
curl -XGET "http://localhost:9200/blog01/article/_search?q=title:'Whatislucene'"
参数表示一个查询。
1.5． 检查搜索返回对象
上图中给出了 Elasticsearch 从前面的查询返回的数据。
在结果中，Elasticsearch 提供了多个 JSON 对象。第一个对象包含请求的元数据：看看该请求花了多少毫秒 (took) 和它是否超时 (timed_out)。_shards 字段需要考虑 Elasticsearch 是一个集群化服务的事实。甚至在这个单节点本地部署中，Elasticsearch 也在逻辑上被集群化为分片。在往后看可以观察到 hits 对象包含：
· total 字段，它会告诉你获得了多少个结果
· max_score，用于全文搜索
· 实际结果
实际结果包含 fields 属性，因为你将 fields 参数添加到了查询中。否则，结果中会包含 source，而且包含完整的匹配文档。_index、_type 和 _id 分别表示索引、文档类型、ID；_score 指的是全文搜索命中长度。这 4 个字段始终会在结果中返回。
1.6． 删除文档
暂时不要删除该文档，知道如何删除它就行了：
curl -XDELETE "http://localhost:9200/blog01/article/1"
1.7． 删除索引
暂时不要删除该文档，知道如何删除它就行了：
curl -XDELETE "http://localhost:9200/blog01"
1.要使用 Elasticsearch 首先需要创建 Index：client.indices.create({index : 'blog'});创建了一个名为 blog的 Index
2.Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。
3.Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等
URL 路径显示为index/doctype/ID（索引/文档类型/ID）
创建文档(插入一条数据),自动创建索引和映射
======================================================
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.net.InetAddress;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class ESTest {
//创建连接
private Client client;
/**
* 通过TransportClient获取ES连接
*/
@Before
public void getClient() throws Exception {
//ES服务的JavaAPI的port为9300
//注意:如果请求一个ES集群,可以考虑多添加几个节点,
//为了避免在一个节点出现网络问题导致的请求失败问题,可以自动切换另外一个节点
client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
}
@Test
/**
* 1.使用json来创建文档(插入一条数据),自动创建索引和映射
*/
public void creatDocument() {
//jason格式的数据创建文档(插入一条数据),自动创建索引和映射
String source = "{" +
"\"id\":\"1\"," +
"\"title\":\"woshishui\"," +
"\"content\":\"wozaina\"" +
"}";
//创建文档:定义索引名称,文档类型,主键唯一标识id
//execute().actionGet()==get() 代码马上执行
IndexResponse indexResponse =
client.prepareIndex("blog", "article", "1").setSource(source).get();
//获取响应信息
this.loadResponse(indexResponse);
client.close();
}
public void loadResponse(IndexResponse indexResponse){
System.out.println("索引名称" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("文档类型" + indexResponse.getType());
System.out.println("ID" + indexResponse.getId());
System.out.println("版本" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("是否创建成功" + indexResponse.isCreated());
}
/**
* 2.使用mao创建文档.自动创建索引和映射
*/
public void creatDocument2(){
//map类型的数据
Map
source.put("id","2");
source.put("title","我是谁");
source.put("content","我在哪");
//创建文档
IndexResponse indexResponse =
client.prepareIndex("blog","article","2")
.setSource(source).get();
this.loadResponse(indexResponse);
client.close();
}
/**
* 3.使用ES帮助类(执行类),创建文档
*/
@Test
public void creatDocument3() throws Exception{
XContentBuilder source = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.field("id",3)
.field("title","whoami")
.field("content","whereami")
.endObject();
System.out.println(source.toString());
//创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "3").setSource(source).get();
this.loadResponse(indexResponse);
client.close();
}
}
======================================================================================
搜索文档数据
1.单个索引
2.多个索引
更新数据
方式一:
方式二:
方式三
删除数据
查询
queryStringQuery:
es默认的分词器并没有中文进行分词,需要我们按照一个比默认屌很多的分词器(Ik分词器)
创建映射
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