Elasticsearch安装部署

一、Linux下安装elasticsearch

1：下载elasticsearch，

(download:https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/download/2012/01/10/0.18.7.html)

如在/softs/elasticsearch-0.18.7.tar.gz.

2：解压：

tar -zxvfelasticsearch-0.18.7.tar.gz (解压)

mvelasticsearch-0.18.7 /usr/local/elasticsearch-0.18.7 (把es移到/usr/local 目录下)

3:修改配置：

修改集群名称(可选)：

vi/usr/local/elasticsearch-0.18.7/config/elasticsearch.yml ，找到: https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,,去掉前面的#，修改为https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,：youboy (名字随意)。

修改结点名（可选）：

同上，找到https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,，去掉前面的#，修改为https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,：yb1

修改分片数(可选)：

同上，找到index.number_of_shards,去掉前面的#，修改为

index.number_of_shards：10（默认为5）

修改备份数(可选)：

同上，找到index.number_of_replicas，去掉前面的#，修改为

index.number_of_replicas 1（默认也是1，可不理）。

修改Es占用内存：

vi /usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin/elasticsearch.in.sh，找

到 ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM，修改es最大和最小占用内存值。

（说明：Es的集群非常简单，只要在同一个局域网内，多台服务器能互相通讯，并且https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,是一样的，就能自动集在一起。）

4：运行Es:

cd/usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin

./elasticsearch

安装成功！

可以执行以下命令来关掉整个集群：

curl -XPOST http://localhost:9200/_cluster/nodes/_shutdown

为关闭单一节点，假如节点标识符是BlrmMvBdSKiCeYGsiHijdg，可以执行下面的命令：curl –XPOST

http://localhost:9200/_cluster/nodes/BlrmMvBdSKiCeYGsiHijdg/_shutdown

节点的标识符可以在日志中看到，或者使用_cluster/nodes?API，命令如下：

curl -XGET http://localhost:9200/_cluster/nodes/

二、Window下安装elasticsearch

首先下载最新的elasticsearch安装版本：

elasticsearch下载。

下载最新的elasticsearch 0.90.1版本。下载完成后。解压缩在安装目录。

在cmd命令行进入安装目录，再进入bin目录，运行elasticsearch.bat命令：

启动成功后。在浏览器中输入:http://localhost:9200/

1 2 3 4 5 6 {

"ok":true,

"status":200, "name":"Cletus Kasady", "version":{ "number":"0.90.1",

7 8 9 10

"snapshot_build":false

},

"tagline":"You Know, for Search"

} 表示安装成功了。

elasticsearch 插件elasticsearch-head 安装：

在cmd 命令行中进入安装目录，再进入 bin 目录，运行以下命令：

1 plugin -install mobz /elasticsearch -head

然后安装成功后，在浏览器中输入:http://localhost:9200/_plugin/head/，可以看到效果。 具体安装步骤也可以参考:https://https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/mobz/elasticsearch-head

如果不用安装命令，也可以直接下载安装。

https://https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/mobz/elasticsearch-head

下载安装包。

1.在cmd 命令行中进入安装目录，看是否有plugins 目录，如果没有，则创建(第一次时，没有,需要创建)。

2.进入plugins 目录,创建head 目录

3.进入head 目录，创建_site 目录

4.解压下载的elasticsearch-head-master.zip,将其elasticsearch-head-master 目录下的所有文件放入_site 目录中。

5.再次重新启动elasticsearch 。在浏览器中输入:http://localhost:9200/_plugin/head/查看结果。

elasticsearch 插件bigdesk 安装：

在cmd 命令行中进入安装目录，再进入 bin 目录，运行以下命令：

1 plugin -install lukas -vlcek /bigdesk

然后安装成功后，在浏览器中输入:http://localhost:9200/_plugin/bigdesk/，可以看到效果。

具体安装步骤也可以参考:https://https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/lukas-vlcek/bigdesk

如果不用安装命令，也可以直接下载安装。

https://https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/lukas-vlcek/bigdesk

下载安装包。

1.在cmd 命令行中进入安装目录，看是否有plugins 目录，如果没有，则创建(第一次时，没有,需要创建)。

2.进入plugins 目录,创建bigdesk 目录

3.进入bigdesk 目录，创建_site 目录

4.解压下载的bigdesk-master.zip,将其bigdesk-master 目录下的所有文件放入_site 目录中。

5.再次重新启动elasticsearch 。在浏览器中输入:http://localhost:9200/_plugin/bigdesk/查看结果。

二、插件安装

一）插件——head

进入路径：/elasticsearch-1.7.1/bin

执行下面安装命令：

$ ./plugin -install mobz/elasticsearch-head

成功后：

进入http://localhost:9200/_plugin/head/如下图

二）插件——bigdesk

进入路径：/elasticsearch-1.7.1/bin

执行下面安装命令：

$ ./plugin -install lukas-vlcek/bigdesk

成功后：

进入http://localhost:9200/_plugin/bigdesk/如下图1）nodes

2）clustor

三、第三方插件

Elasticsearch扩展性非常好，有很多官方和第三方开发的插件，下面以分词、同步、数据传输、脚本支持、站点、其它这几个类别进行划分。

分词插件

Combo Analysis Plugin (作者 Olivier Favre, Yakaz)

简介：组合分词器，可以把多个分词器的结果组合在一起。

Smart Chinese Analysis Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：lucene默认的中文分词器

ICU Analysis plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：lucene自带的ICU分词，ICU是一套稳定、成熟、功能强大、轻便易用和跨平台支持

Unicode 的开发包。

Stempel (Polish) Analysis plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：法文分词器

IK Analysis Plugin (作者 Medcl)

简介：大名鼎鼎的ik分词，都懂的！

Mmseg Analysis Plugin (作者 Medcl)

简介：mmseg中文分词

Hunspell Analysis Plugin (作者 J?rgPrante)

简介：lucene自带的Hunspell模块

Japanese (Kuromoji) Analysis plugin (作者 elasticsearch 团队).

简介：日文分词器

Japanese Analysis plugin (作者 suguru).

简介：日文分词器

Russian and English Morphological Analysis Plugin (作者 Igor Motov)

简介：俄文英文分词器

Pinyin Analysis Plugin (作者 Medcl)

简介：拼音分词器

String2Integer Analysis Plugin (作者 Medcl)

简介：字符串转整型工具。主要用在facet这个功能上，如果facet的field的值是字符串的话，计算起来比较耗资源。可以把字符串映射成整型，对整型进行facet操作要比对字符串的快很多。

同步插件

CouchDB River Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：CouchDB和elasticsearch的同步插件

Wikipedia River Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：wikipedia文件读取插件。wikipedia是维基百科的一个离线库，不定期发布最新数据，是以xml形式发布的。这个river读取这个文件来建索引。

Twitter River Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：twitter的同步插件，可以同步你twitter上的微博。

RabbitMQ River Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：rabbitmq同步插件，读取rabbitmq上的队列信息并索引。

RSS River Plugin (作者 David Pilato)

简介：定期索引指定一个或多个RSS源的数据。

MongoDB River Plugin (作者 Richard Louapre)

简介：mongodb同步插件，mongodb必须搭成副本集的模式，因为这个插件的原理是通过定期读取mongodb中的oplog来同步数据。

Open Archives Initiative (OAI) River Plugin (作者 J?rgPrante)

简介：可以索引oai数据提供者提供的数据。

St9 River Plugin (作者 Sunny Gleason)

简介：可以索引索引st9数据（st9是神马？囧！！！）

Sofa River Plugin (作者 adamlofts)

简介：这个插件可以把多个CouchDB的数据库同步到同一个es索引中。

JDBC River Plugin (作者 J?rgPrante)

简介：关系型数据库的同步插件

FileSystem River Plugin (作者 David Pilato)

简介：本地文件系统文件同步插件，使用方法是指定一个本地目录路径，es会定期扫描索引该目录下的文件。

LDAP River Plugin (作者 T anguy Leroux)

简介：索引LDAP目录下的文件数据。

Dropbox River Plugin (作者 David Pilato)

简介：索引dropbox网盘上的文件。通过oauth协议来调用dropbox上的api建索引。ActiveMQ River Plugin (作者 Dominik Dorn)

简介：activemq队列的同步插件，和之前rabbitmq的类似

Solr River Plugin (作者 Luca Cavanna)

简介：solr同步插件，可以把solr里面的索引同步到es

CSV River Plugin (作者 Martin Bednar)

简介：通过指定目录地址来索引csv文件。

数据传输插件

Servlet transport (作者 elasticsearch 团队)

简介：Servlet rest插件，通过servlet来封装rest接口。

Memcached transport plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：本插件可以通过memcached协议进行rest接口的调用。注意：这里不是使用memcache 作为es的缓存。

Thrift Transport (作者 elasticsearch 团队)

简介：使用thrift进行数据传输。

ZeroMQ transport layer plugin (作者 T anguy Leroux)

简介：使用zeromq进rest接口的调用。

Jetty HTTP transport plugin (作者 Sonian Inc.)

简介：使用jetty来提供http rest接口。默认是使用netty。这个插件的好处是可以对http 接口进行一些权限的设置。

脚本插件

Python language Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：python脚本支持

JavaScript language Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：javascript脚本支持

Groovy lang Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：groovy脚本支持

Clojure Language Plugin (作者 Kevin Downey)

简介：clojure脚本支持

站点插件（以网页形式展现）

BigDesk Plugin (作者Luká?Vl?ek)

简介：监控es状态的插件，推荐！

Elasticsearch Head Plugin (作者 Ben Birch)

简介：很方便对es进行各种操作的客户端。

Paramedic Plugin (作者KarelMina?ík)

简介：es监控插件

SegmentSpy Plugin (作者 Zachary Tong)

简介：查看es索引segment状态的插件

Inquisitor Plugin (作者 Zachary Tong)

简介：这个插件主要用来调试你的查询。

其它插件

Mapper Attachments Type plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：附件类型插件，通过tika库把各种类型的文件格式解析成字符串。

Hadoop Plugin (作者 elasticsearch team)

简介：hadoop和elasticsearch的集成插件，可以通过hadoop的mapreduce算法来并行建立索引，同时支持cascading，hive和pig等框架。

AWS Cloud Plugin (作者 elasticsearch 团队)

简介：elasticsearch与amazon web services的集成。

ElasticSearch Mock Solr Plugin (作者 Matt Weber)

简介：elasticsearch的solrapi接口。用了这个插件可以使用solr的api来调用es，直接用solrj就可以调用es。比较适用于从solr转es时暂时过度。

Suggester Plugin (作者 Alexander Reelsen)

简介：es搜索提示功能插件，不过es0.9版本后自带了这个功能，

ElasticSearch PartialUpdate Plugin (作者 Medcl)

简介：elasticsearch的部分更新插件。

ZooKeeper Discovery Plugin (作者 Sonian Inc.)

简介：通过zookeeper管理集群的插件。通过这个插件，es的分布式架构和solrcloud相似。ElasticSearch Changes Plugin (作者 Thomas Peuss)

简介：elasticsearch索引操作记录插件。通过这个插件可以查看用户对索引的增删改操作。ElasticSearch View Plugin (作者 Tanguy Leroux)

简介：这个插件可以把es的文档以html，xml或text的方式显示出来，它也可以通过查询生成web页面。

ElasticSearch New Relic Plugin (作者ViniciusCarvalho)

简介：elasticsearch和newrelic的集成插件。newrelica是一个性能监控工具。这个插件会把节点的状态数据传到newrelic的账号上。

四、配置IK分词

配置IK分词(服务器必须能连通网络)

1 cd /usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin

./plugin -installmedcl/elasticsearch-analysis-ik/1.0.0

2 cdconfig

wgethttps://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/downloads/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ik.zip--no-check-ce rtificate

unzip ik.zip

rm ik.zip

五、运用插入运行关闭es

1下载插件elasticsearch-servicewrapper.tar.gz

（download:https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/doc/english/download.jsp）

2 解压：tar-zxvf elasticsearch-servicewrapper.tar.gz。

3 把解压得来的service目录拷贝到Es的bin目录下

Cdelasticsearch-servicewrapper

Mv service /usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin

4启动es

Cd/usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin/service

./elasticsearch start

./elasticsearch -d ------后台运行

------后台运行

5 停止es

Cd/usr/local/elasticsearch-0.18.7/bin/service

/elasticsearch stop

（说明：可参考https://https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper）附：插件的主要命令

./elasticsearchconsole ------前台运行

./elasticsearch start ------后台运行

./elasticsearchinstall -------添加到系统自动启动

./elasticsearchremove -----取消随系统自动启动

(四)数据移植-----0.18.7到0.19.0RC3

1 先用curl工具对0.18.7进行flush

Curl localhost:9200/_flush

2 将0.18.7中的data目录拷贝到0.19.0RC3的相应目录下

3 修改0.19.0RC3的集群名，必须和0.18.7集群名一样。

六、命令行操作

ES最大的特点

1. 数据库的database, ES就是index

2. 数据库的table, ES就是tag

3. 不要使用browser，使用curl来进行客户端操作. 否则会出现java heap ooxx...

curl: -X 后面跟RESTful：GET, POST ...

-d 后面跟数据。(d = data to send)

1. 创建索引

指定ID 来建立新记录。（貌似PUT，POST都可以）

$ curl -XPOST localhost:9200/films/md/2 -d ' { "name":"heiyiren", "tag": "good"}'

使用自动生成的ID 建立新纪录：

$ curl -XPOST localhost:9200/films/md -d ' { "name":"ma da jiasi jia3", "tag": "good"}' 2. 查询：

2.1 查询所有的index, type:

$ curl localhost:9200/_search?pretty=true

2.2 查询某个index下所有的type:

$ curl localhost:9200/films/_search

2.3 查询某个index 下，某个type下所有的记录：

$ curl localhost:9200/films/md/_search?pretty=true

2.4 带有参数的查询：

$ curl localhost:9200/films/md/_search?q=tag:good

{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":2,"m ax_score":1.0,"hits":[{"_index":"film","_type":"md","_id":"2","_score":1.0, "_source" : { "name":"heiyiren", "tag": "good"}},{"_index":"film","_type":"md","_id":"1","_score":0.30685282, "_source" : { "name":"ma da jiasijia", "tag": "good"}}]}}

2.5 使用JSON参数的查询：（注意query 和term 关键字）

$ curl localhost:9200/film/_search -d '

{"query" : { "term": { "tag":"bad"}}}'

3. 更新

$ curl -XPUT localhost:9200/films/md/1 -d { ...(data)... }

4. 删除

删除所有的：

$ curl -XDELETE localhost:9200/films

七、Java的API调用

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源，分布式，RESTful搜索引擎框架。分布式是其最大的特点。安装比较简单，如果单机运行的话直接下载解压，在命令行下运行bin/elasticsearch就行了（win的dos和linux的窗口都行）。它能够通过http、restful、thrift 等方式访问。不过今天我们看的是使用最普通的java api来测试其功能。

1.获取client实例，连接本地9300端口

this.client = new TransportClient()

.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(

"localhost", 9300));

2.生成一个索引。这里用Map来保存json数据，然后插入到index为“twitter”的索引里

面，其document为“tweet”，id为“1”。当然，生成json数据的方法很多，朋友们可

以查看相关api。

public void generateIndex() {

Mapjson = new HashMap();

json.put("user", "kimchy");

json.put("postDate", new Date());

json.put("message", "trying out Elastic Search");

IndexResponse response = this.client

.prepareIndex("twitter", "tweet", "1").setSource(json)

.execute().actionGet();

}

3.查询某个索引，这个一看就明白。

public void getIndex() {

GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "tweet", "1")

.execute().actionGet();

MaprpMap = response.getSource();

if (rpMap == null) {

System.out.println("empty");

return;

}

Iterator>rpItor = rpMap.entrySet().iterator();

while (rpItor.hasNext()) {

EntryrpEnt = rpItor.next();

System.out.println(rpEnt.getKey() + " : " + rpEnt.getValue());

}

}

4. 搜索，创建一个termQuery查询，该查询要求全部匹配才会出结果，如果只要包含关键字里面一部分，可以创建fieldQuery。

public void searchIndex() {

QueryBuilderqb = QueryBuilders.termQuery("user", "kimchy"); SearchResponsescrollResp = client.prepareSearch("twitter")

.setSearchType(SearchType.SCAN)

.setScroll(new TimeValue(60000))

.setQuery(qb)

.setSize(100).execute().actionGet(); //100 hits per shard will be returned for each scroll

//Scroll until no hits are returned

while (true) {

scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId()).setScroll(new TimeValue(600000)).execute().actionGet();

for (SearchHit hit : scrollResp.getHits()) {

Iterator>rpItor = hit.getSource().entrySet().iterator();

while (rpItor.hasNext()) {

EntryrpEnt = rpItor.next();

System.out.println(rpEnt.getKey() + " : " + rpEnt.getValue());

}

}

//Break condition: No hits are returned

if (scrollResp.getHits().hits().length == 0) {

break;

}

}

}

5.删除，删除的时候要指定Id的，这里指定id为1.

public void deleteIndex() {

DeleteResponse response = client.prepareDelete("twitter", "tweet", "1")

.execute()

.actionGet();

}

6.操作完毕后别忘记最后一步：关闭client连接。

public void closeClient() {

client.close();

}

八、Java的实例操作

8.1 elasticsearch__1__java操作之连接es,创建Mapping,保存数据

内容涉及代码GitHub地址: 点击打开链接

官方API：

https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,/guide/en/elasticsearch/client/java-api/cu rrent/index.html

操作demo所用javabean

[java]view plaincopy

1.package com.elasticsearch;

2.

3.import https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,mon.collect.Lists;

4.import com.util.date.Joda_Time;

5.import https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,mon.xcontent.XContentBuilder;

6.import https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,mon.xcontent.XContentFactory;

7.

8.import java.io.IOException;

9.import java.util.Date;

10.import java.util.List;

11.

12./**

13. * Created by lw on 14-7-8.

14. */

15.public class User {

16.

17.private String name;

18.private String home;//家乡

19.private double height;//身高

20.private int age;

21.private Date birthday;

22.

23.public User() {

24. }

25.

26.public User(String name, String home, double height, int age, Date birth

day) {

https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html, = name;

28.this.home = home;

29.this.height = height;

30.this.age = age;

31.this.birthday = birthday;

32. }

33.

34./**

35. * 随机生成一个用户信息

36. *

37. * @return

38. */

39.public static User getOneRandomUser() {

40.return new User("葫芦" + (int) (Math.random() * 1000) + "娃", "山西省

太原市" + (int) (Math.random() * 1000) + "街道

", (Math.random() * 1000), (int) (Math.random() * 100), new Date(System.curr entTimeMillis() - (long) (Math.random() * 100000)));

41. }

42.

43./**

44. * 随机生成num个用户信息

45. *

46. * @param num 生成数量

47. * @return

48. */

49.public static List getRandomUsers(int num) {

50. List users = Lists.newArrayList();

51.if (num < 0) num = 10;

52.for (int i = 0; i < num; i++) {

53. users.add(new User("葫芦" + (int) (Math.random() * 1000) + "娃

", "山西省太原市" + (int) (Math.random() * 1000) + "街道

", (Math.random() * 1000), (int) (Math.random() * 100), new Date(System.curr entTimeMillis() - (long) (Math.random() * 100000))));

54. }

55.

56.return users;

57. }

58.

59./**

60. * 封装对象的Json信息

61. *

62. * @param user

63. * @return

64. * @throws IOException

65. */

66.public static XContentBuilder getXContentBuilder(User user) throws IOExc

eption {

67.return XContentFactory.jsonBuilder()

68. .startObject()

69. .field("name", user.getName())//该字段在上面的方法中mapping定

义了,所以该字段就有了自定义的属性,比如 age等

70. .field("home", user.getHome())

71. .field("height", user.getHeight())

72. .field("age", user.getAge())

73. .field("birthday", user.getBirthday())

74. .field("state", "默认属性,mapping中没有定义")//该字段在上面方法

中的mapping中没有定义,所以该字段的属性使用es默认的.

75. .endObject();

76. }

77.

78.public String getName() {

79.return name;

80. }

81.

82.public void setName(String name) {

https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html, = name;

84. }

85.

86.public String getHome() {

87.return home;

88. }

89.

90.public void setHome(String home) {

91.this.home = home;

92. }

93.

94.public double getHeight() {

95.return height;

96. }

97.

98.public void setHeight(double height) {

99.this.height = height;

100. }

101.

102.public int getAge() {

103.return age;

104. }

105.

106.public void setAge(int age) {

107.this.age = age;

108. }

109.

110.public Date getBirthday() {

111.return birthday;

112. }

113.

114.public void setBirthday(Date birthday) {

115.this.birthday = birthday;

116. }

117.

118.}

java与elasticsearch的交互demo

[java]view plaincopy

1.package com.framework_technology.elasticsearch;

2.

3.import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.IndicesAliasesRequestBui

lder;

4.import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.exists.AliasesExistReque

stBuilder;

5.import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.exists.AliasesExistRespo

nse;

6.import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequestBuild

er;

7.import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;

8.import org.elasticsearch.action.admin.indices.stats.IndexStats;

9.import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;

10.import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;

11.import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;

12.import https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,mon.xcontent.XContentBuilder;

13.import https://www.360docs.net/doc/ec4107713.html,mon.xcontent.XContentFactory;

14.

15.import java.io.IOException;

16.import java.util.HashMap;

17.import java.util.List;

18.import java.util.Map;

19.

20./**

21. * Created by lw on 14-7-7.

22. *

23. * mapping创建

24. * 添加记录到es

25. */

26.public class Es_BuildIndex {

27.

28.

29./**

30. * 索引的mapping

31. *

32. * 预定义一个索引的mapping,使用mapping的好处是可以个性的设置某个字段等的属性

33. * Es_Setting.INDEX_DEMO_01类似于数据库

34. * mapping 类似于预设某个表的字段类型

35. *

36. * Mapping,就是对索引库中索引的字段名及其数据类型进行定义，类似于关系数据库中表

建立时要定义字段名及其数据类型那样，

37. * 不过es的 mapping比数据库灵活很多，它可以动态添加字段。

38. * 一般不需要要指定mapping都可以，因为es会自动根据数据格式定义它的类型，

39. * 如果你需要对某些字段添加特殊属性（如：定义使用其它分词器、是否分词、是否存储

等），就必须手动添加mapping。

40. * 有两种添加mapping的方法，一种是定义在配置文件中，一种是运行时手动提交

mapping，两种选一种就行了。

41. *

42. * @throws Exception Exception

43. */

44.protected static void buildIndexMapping() throws Exception {

45. Map settings = new HashMap<>();

46. settings.put("number_of_shards", 4);//分片数量

47. settings.put("number_of_replicas", 0);//复制数量

48. settings.put("refresh_interval", "10s");//刷新时间

49.

50.//在本例中主要得注意,ttl及timestamp如何用java ,这些字段的具体含义,请去到

es官网查看

51. CreateIndexRequestBuilder cib = Es_Utils.client.admin().indices().pr

epareCreate(Es_Utils.LOGSTASH_YYYY_MM_DD);

52. cib.setSettings(settings);

53.

54. XContentBuilder mapping = XContentFactory.jsonBuilder()

55. .startObject()

56. .startObject("we3r")//

57. .startObject("_ttl")//有了这个设置,就等于在这个给索引的记录增加

了失效时间,

58.//ttl的使用地方如在分布式下,web系统用户登录状态的维护.

59. .field("enabled", true)//默认的false的

60. .field("default", "5m")//默认的失效时间,d/h/m/s 即天/小时/分钟/

秒

61. .field("store", "yes")

62. .field("index", "not_analyzed")

63. .endObject()

64. .startObject("_timestamp")//这个字段为时间戳字段.即你添加一条索

引记录后,自动给该记录增加个时间字段(记录的创建时间),搜索中可以直接搜索该字段.

65. .field("enabled", true)

66. .field("store", "no")

67. .field("index", "not_analyzed")

68. .endObject()

69.//properties下定义的name等等就是属于我们需要的自定义字

段了,相当于数据库中的表字段 ,此处相当于创建数据库表

70. .startObject("properties")

71. .startObject("@timestamp").field("type", "long").endObject()

72. .startObject("name").field("type", "string").field("store",

"yes").endObject()

73. .startObject("home").field("type", "string").field("index",

"not_analyzed").endObject()

74. .startObject("now_home").field("type", "string").field("inde

x", "not_analyzed").endObject()

75. .startObject("height").field("type", "double").endObject()

76. .startObject("age").field("type", "integer").endObject()

77. .startObject("birthday").field("type", "date").field("format

", "YYYY-MM-dd").endObject()

78. .startObject("isRealMen").field("type", "boolean").endObject

()

79. .startObject("location").field("lat", "double").field("lon",

"double").endObject()

80. .endObject()

81. .endObject()

82. .endObject();

83. cib.addMapping(Es_Utils.LOGSTASH_YYYY_MM_DD_MAPPING, mapping);

84. cib.execute().actionGet();

85. }

86.

87./**

88. * 给 []index 创建别名

89. * 重载方法可以按照过滤器或者Query 作为一个别名

90. *

91. * @param aliases aliases别名

92. * @param indices 多个 index

93. * @return 是否完成

94. */

95.protected static boolean createAliases(String aliases, String... indices

) {

96. IndicesAliasesRequestBuilder builder = Es_Utils.client.admin().indic

es().prepareAliases();