Elasticsearch-权威指南(中文版)
ElasticSearch使用手册
ElasticSearch使用手册一、ElasticSearch简介1.1.什么是ElasticSearchElasticSearch（以下均检查ES）是Compass（基于Lucene开源项目）作者Shay Banon在2010年发布的高性能、实时、分布式的开源搜索引擎。
后来成立了ElasticSearch公司，负责ES相关产品的开发及商用服务支持，ES依旧采用免费开源模式，但部分插件采用商用授权模式，例如Marvel插件（负责ES的监控管理）、Shield插件（提供ES的授权控制）。
1.2.ElasticSearch的基础概念⏹Collection在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。
它常常被划分为一个或多个Shard，它们使用相同的Config Set。
如果Shard数超过一个，它就是分布式索引，SolrCloud让你通过Collection名称引用它，而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。
⏹Config SetSolr Core提供服务必须的一组配置文件。
每个config set有一个名字。
最小需要包括solrconfig.xml (SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml)，除此之外，依据这两个文件的配置内容，可能还需要包含其它文件。
它存储在Zookeeper中。
Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新，使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指定可以初始化或更新它。
⏹CoreCore也就是Solr Core，一个Solr中包含一个或者多个Solr Core，每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能，每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard，Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。
在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的，传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。
Elasticsearch快照指南说明书
A Guide to Elasticsearch SnapshotsThis article originally appeared on and is republished with permission from the author.As Elasticsearch matures, it is no longer just used to power search boxes. Instead, Elasticsearch is now moving to the core of data-powered systems. Business-critical databases require a serious data protection strategy. This post focuses on how to set up and use snapshots for Elasticsearch clusters running in Kubernetes.This post builds upon a previous post that covers how to set up either an S3 or NFS snapshot repository in Elastic Cloud Enterprise and FlashBlade’s snapshot/restore performance. I will focus here on how to back up Elasticsearch clusters running using Elastic Cloud for Kubernetes (ECK).What you should learn from this blog:How to configure a snapshot repository on an on-premises S3 object storeHow to set up and use a shared filesystem repository on NFS using a dynamically provisioned ReadWriteMany PersistentVolumeT e c h n i q u e s t o s i m p l i f y s e t t i n g u p a n d u s i n g Elasticsearch snapshots in KubernetesSnapshot repositories enable powerful data protection workflows: recovering from user error and accidental deletion, restoration after infrastructure outages, and finally, cloning indices for dev/test workflows. And because the repositories can be shared amongst disparate clusters, you can restore and share indices across internal and public clouds.An example possible topology is illustrated below with twodistinct Kubernetes clusters, likely in different availability zones. Each cluster uses a local FlashBlade® as primary storage for Elasticsearch clusters, where latency is important, and the other FlashBlade as a primary snapshot repository. As you can see in the diagram, the Elasticsearch cluster in site 2 can restore from the local repository, enabling you to recover indices in a different site if needed. Not shown here is a similar connection from both clusters to the snapshot repository on FlashBlade A.Figure 1: A possible DR architecture for multiple Kubernetes clusters. Site 2 can also use FlashBlade A as a snapshotrepository.With high performance, all-flash storage like FlashBlade, the snapshot and restores consistently achieve multiple GB/s throughput. With this performance, the bottleneck often moves to the Elasticsearch nodes themselves and not the snapshot repository. Storing snapshot repositories on FlashBlade complements the ability to run primary storage for Elasticsearch on PersistentVolumes provided by FlashBlade. As a bonus, when using FlashBlade for the snapshot repository (either S3 or NFS), my use case gets a 40% space reduction dueto inline compression.S3 Snapshot RepositoryFor an S3 snapshot repository, I programmatically install the necessary plugin on all Elastic nodes using init-containers. This is simpler than the alternative approach of building a custom image with the plugin included.Add the initContainer spec to your Elasticsearch cluster definition (yaml) for the ECK operator:initContainers:- name: install-pluginscommand:- sh- -c- |bin/elasticsearch-plugin remove --batch repository-s3bin/elasticsearch-plugin install --batch repository-s3The plugin is first removed to avoid subsequent failure to install if the plugin already exists.By default, ECK enforces security in Elasticsearch clusters. As a result, we need to take care in providing our S3 access keys via a second init-container. I use a technique inspired by this blog, injecting the keys as environment variables and piping them into the Elasticsearch keystore.The full pair of initContainers, named “install-plugins” and “add-access-keys,” looks as follows:initContainers:- name: install-pluginscommand:- sh- -c- |bin/elasticsearch-plugin remove repository-s3bin/elasticsearch-plugin install --batch repository-s3 - name: add-access-keysenv:- name: AWS_ACCESS_KEY_IDvalueFrom:secretKeyRef:name: irp210-s3-keyskey: access-key- name: AWS_SECRET_ACCESS_KEYvalueFrom:secretKeyRef:name: irp210-s3-keys <c/ode>key: secret-keycommand:- sh- -c- |echo $AWS_ACCESS_KEY_ID | bin/elasticsearch-keystore add --stdin --force s3.client.default.access_keyecho $AWS_SECRET_ACCESS_KEY | bin/elasticsearch-keystore add --stdin --force s3.client.default.secret_keyThis technique relies upon the access keys being created as secrets with a one-off process, ideally immediately after the keys are created on the FlashBlade.> kubectl create secret generic my-s3-keys --from-=’XXXXXXX’ --from-literal=secret-=access-keyliteralkey=’YYYYYYY’By default, Elasticsearch’s snapshot operations are limited to a single thread, which limits maximum possible performance. The maximum size of the thread_pool can be modified on each n o d e a t s t a r t u p t i m e o n l y t h r o u g h a p a r a m e t e r i n elasticsearch.yaml. For the ECK operator, add this parameter to the “config” section of each nodeSet:config:node.master: truenode.data: truenode.ingest: truethread_pool.snapshot.max: 8You can now create a snapshot repository with the following example json configuration.{“type”: “s3”,“settings”: {“bucket”: “elastic-snapshots”,“endpoint”: “10.62.64.200”,“protocol”: “http”,“max_restore_bytes_per_sec”: “1gb”,“max_snapshot_bytes_per_sec”: “200mb”}}Replace the endpoint field with a data VIP for your FlashBlade and ensure that the destination bucket has been created already. The bucket can be created through the FlashBlade UI, CLI, or REST API.The command guide in a later section will demonstrate the specific command to use curl to create the repository.NFS Snapshot RepositoryWe can also use a shared filesystem snapshot repository as a backend to store snapshots on NFS without requiring any additional plugin installation. This is useful if a performant S3 object store is not available.T o c r e a t e a s h a r e d f i l e s y s t e m w i t h N F S,I m o u n t a ReadWriteMany (RWX) PersistentVolume on all of the Elasticsearch nodes. This volume is backed by an NFS filesystem automatically provisioned by my Pure Service Orchestrator™ plugin. I could use a statically provisioned filesystem also, which would allow connections from other clusters.Create a PersistentVolumeClaim (PVC) in ReadWriteMany mode:kind: PersistentVolumeClaimapiVersion: v1metadata:name: es-snap-repo-claimspec:storageClassName: pure-fileaccessModes:- ReadWriteManyresources:requests:storage: 10TiThis PVC assumes the ‘pure-file’ storageClass is installed and configured via PSO for FlashBlade connectivity. Otherwise, you will need to use the appropriate storageClass.Then, simply add this volume as a mount to the pod template in your elasticsearch.yaml definition:nodeSets:- name: all-nodescount: 5podTemplate:spec:containers:- name: elasticsearchvolumeMounts:- name: es-snap-repo-volmountPath: /es-snaps…volumes:- name: es-snap-repo-volpersistentVolumeClaim:claimName: es-snap-repo-claimWe also need to set path.repo to this mounted path in the yaml file for the Elasticsearch cluster:config:node.master: truenode.data: truenode.ingest: truethread_pool.snapshot.max: 8path.repo: [“/es-snaps”]Once the cluster is configured and running, a shared filesystem snapshot repository is created. The JSON of its configuration is:{“type”: “fs”,“settings”: {“location”: “/es-snaps”,“compress”: false,“max_restore_bytes_per_sec”: “1gb”,“max_snapshot_bytes_per_sec”: “1gb”}}Since both S3 or NFS work as snapshot repositories, it is important to understand the trade-offs when choosing which to use. You will have noticed subtle differences in installation and configuration of the repository, but the biggest factor that favors S3 is the storage lifetime. A snapshot repository on S3 is not tied to a single Kubernetes cluster as with a dynamically provisioned PersistentVolume. As a result, you can snapshot and restore between entirely different Kubernetes clusters. But you can also achieve the same portability with statically provisioned NFS volumes. My recommendation is to prefer S3 if available.Snapshot Command GuideAdministering an Elasticsearch cluster means using the REST API as a primary tool for interaction, especially if you want to build automation around your usage. The ubiquitous command line tool curl is a versatile client for any REST API and one I use heavily with Elasticsearch.Instead of always manually crafting curl commands as needed, I find it very useful to create a workflow that lets me repeat similar tasks more quickly. The first step for that is an environment to run the curl commands and second is a catalog of pre-built commands that can be copy-pasted, reused, and modified easily.The jump host is a plain pod: a simple container image with curl installed by default. To simplify further commands, I create two important environment variables that simplify connecting to a specific cluster. The first pulls in theElasticsearch cluster’s password and the second encodes the cluster’s service name. If I have two different Elasticsearch clusters, I can simply make two versions of this pod and use the same exact command strings.apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: es-jumpspec:containers:- name: es-jumpimage: centos:7env:- name: PASSWORDvalueFrom:secretKeyRef:name: quickstart-es-elastic-userkey: elastic- name: ESHOSTvalue: “https://quickstart-es-http:9200"command: [“tail”, “-f”, “/dev/null”]imagePullPolicy: IfNotPresentrestartPolicy: AlwaysLog in to this jump pod using ‘kubectl exec’ to create a new bash prompt:> kubectl exec -it pod/es-jump bashAlternatively, you could manually define the environment variables in any shell that has access to the Elasticsearch cluster. The jump pod is my personal preference.Quick ES Snapshot Command Cheat SheetThis cheat sheet is an adaptation of the Elastic API documentation and contains useful commands for manually taking and managing snapshots.First, perform basic health checks and view indices:curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_cat/health?v”curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_cat/nodes?v”curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_cat/indices?v”List snapshot repositories:curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_snapshot?pretty”Create a snapshot repository named “my_s3_repository”:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P U T “$ESHOST/_snapshot/my_s3_repository?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’{“type”: “s3”,“settings”: {“bucket”: “elastic-snapshots”,“endpoint”: “10.62.64.200”,“protocol”: “http”,“max_restore_bytes_per_sec”: “1gb”,“max_snapshot_bytes_per_sec”: “200mb”}}‘Delete a snapshot repository:c u r l-X D E L E T E-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_snapshot/my_s3_repository?pretty”Note that if you delete a repository and then recreate it with the same storage backend, the previously taken snapshots are still available.In other words, deleting a snapshot repository definition does not delete the snapshots.List snapshots in a repository:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_cat/snapshots/my_s3_repository?v”Start a snapshot of all indices and give the snapshot a date-based name:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P U T $ESHOST/_snapshot/my_s3_repository/test-snapshot-$(date +”%Y-%m-%d-%H-%M”)?prettyTake a snapshot and wait for completion before returning:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P U T $ESHOST/_snapshot/my_s3_repository/test-snapshot-$(date +”%Y-%m-%d-%H-%M”)?wait_for_completion=true&prettyTake a snapshot of one specific index:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P U T $E S H O S T/_s n a p s h o t/m y_s3_r e p o s i t o r y/t e s t-snapshot?wait_for_completion=true -H ‘Content-Type: application/json’ -d’{ “indices”: “nyc_taxis” }’List info about a specific snapshot:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$E S H O S T/_s n a p s h o t/m y_s3_r e p o s i t o r y/t e s t-snapshot/_status?pretty”Delete a snapshot:c u r l-X D E L E T E-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_snapshot/my_s3_repository/test-snapshot?pretty”Restore from snapshot into a new index:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P O S T $E S H O S T/_s n a p s h o t/m y_s3_r e p o s i t o r y/t e s t-snapshot/_restore?pretty -H ‘Content-Type: application/json’ -d’{ “indices”: “nyc_taxis”, “rename_pattern”: “nyc_taxis”,“rename_replacement”: “restored_taxis” }’For testing snapshot recovery, it is often useful to delete an index “accidentally”:c u r l-X D E L E T E-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/restored_taxis?pretty”Recall that one of the recommendations for snapshot and restore performance was to increase the size of the threadpool at startup time. Confirm these threadpool settings:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_cat/thread_pool/snapshot?h=name,max&v”When using a shared filesystem repository, the REST API is exactly the same, just specify a different repository name.Take snapshot with my NFS repository:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P U T $ESHOST/_snapshot/my_nfs_repository/test-snapshot?prettyList snapshots in NFS repository:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_cat/snapshots/my_nfs_repository?v”Restore from snapshot in an NFS repository:c u r l-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k-X P O S T $E S H O S T/_s n a p s h o t/m y_n f s_r e p o s i t o r y/t e s t-snapshot/_restore?pretty -H ‘Content-Type: application/json’ -d’{ “indices”: “nyc_taxis”, “rename_pattern”: “nyc_taxis”,“rename_replacement”: “restored_taxis” }’Snapshot Lifecycle ManagementElasticsearch includes a module, Snapshot Lifecycle Management (SLM), that automates snapshot scheduling and allows you to keep snapshots for a specified amount of time. For newer releases of Elasticsearch (7.4+) that include SLM, this module nicely solves the majority of snapshot use cases.Verify that SLM is running:curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_slm/status?pretty”View existing snapshot policies:curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_slm/policy?pretty”Create a snapshot policy named ‘daily-snapshots’ that applies to a subset of indices:c u r l-X P U T-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_slm/policy/daily-snapshots?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’{“schedule”: “0 30 1 * * ?”,“name”: “<daily-snap-{now/d}>”,“repository”: “my_s3_repository”,“config”: {“indices”: [“plsidx-*”, “nyc_taxis”],“ignore_unavailable”: true,“include_global_state”: false},“retention”: {“expire_after”: “30d”,“min_count”: 5,“max_count”: 50}}‘For more information about snapshot policy options, see the Elastic documentation.Check statistics for snapshot and retention operations:curl -u “elastic:$PASSWORD” -k “$ESHOST/_slm/stats?pretty”Finally, delete a snapshot policy as follows:c u r l-X D E L E T E-u“e l a s t i c:$P A S S W O R D”-k “$ESHOST/_slm/policy/daily-snapshots?pretty”Custom Kubernetes CronJobThere will be occasions when SLM does not have the flexibility to do exactly what you need. In those cases, you can manually trigger snapshots with automation like Kubernetes jobs or CronJobs.One example would be a daily job that pulls audit logs from network devices and sends that data to Elasticsearch. Using a technique like below, you can also automate taking a snapshot immediately after the index has been finished. And perhaps this could be used to make searchable snapshots available once that feature arrives…An easy way to automate the creation of snapshots utilizes Kubernetes CronJobs. Full yaml for a snapshot CronJob follows:apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: elasticsearch-snapshotterspec:schedule: “@daily”concurrencyPolicy: ForbidjobTemplate:spec:template:spec:containers:- name: snapshotterimage: centos:7env:- name: ESPASSWORDvalueFrom:secretKeyRef:name: quickstart-es-elastic-userkey: elasticcommand:- /bin/bashargs:- -c- |curl -s -i -k -u “elastic:$ESPASSWORD” -XPUT “https://quickstart-es-http:9200/_snapshot/my_s3_repository/%3 Csnapshot-%7Bnow%2Fd%7D%3E" | tee /dev/stderr | grep “200 OK”restartPolicy: OnFailureCombine snapshots with more customized workflows using this simple curl invocation as a building block with no complicated dependencies or configuration required.SummaryElasticsearch is more and more a crucial underpinning of data platforms; the need for a data protection strategy arises. Fortunately, configuring and using snapshot repositories is straightforward and flexible. FlashBlade as a data platforms e r v e s a s b o t h t h e p e r f o r m a n t p r i m a r y s t o r a g e f o r Elasticsearch clusters and simultaneously as a snapshot repository for backups and fast restores.。
elasticsearch查询语法大全
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，提供了丰富的查询功能。
作为开发人员和数据分析师，了解Elasticsearch的查询语法是非常重要的。
本文将详细介绍Elasticsearch查询语法大全，以帮助读者更好地利用Elasticsearch进行数据检索和分析。
一、基本查询语法1. 匹配查询：使用match查询可以进行全文搜索，语法为match字段名: 查询内容。
match title: "Elasticsearch入门"。
2. 多字段匹配：使用multi_match查询可以在多个字段中进行匹配，语法为multi_match查询内容字段1,字段2。
multi_match "Elasticsearch" title, content。
3. 范围查询：使用range查询可以查询指定字段的范围值，语法为range字段名: { "gte": 最小值, "lte": 最大值 }。
range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
二、复合查询语法1. must查询：使用must查询可以将多个条件组合起来，所有条件都必须满足。
语法为must查询1 must查询2。
must match title: "Elasticsearch" must range price: { "gte": 100, "lte": 200 }。
2. should查询：使用should查询可以表示多个条件中的任意一个满足即可。
语法为should查询1 should查询2。
should match title: "Elasticsearch" should match content: "分布式搜索引擎"。
elasticsearch 使用手册
elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它基于Apache Lucene构建，并提供了一套RESTful的API接口。
它使用JSON数据格式进行交互，并具备强大的全文搜索和实时分析能力。
本文将介绍Elasticsearch的使用手册，为初学者提供基本的入门指导。
一、安装和配置：1.下载Elasticsearch：首先，我们需要从Elasticsearch的官方网站上下载二进制包，并根据操作系统的不同选择适合的版本。
2.解压和配置：将下载的压缩包解压到本地文件夹，并进入该文件夹。
打开config文件夹下的elasticsearch.yml文件，根据需求修改配置参数，如监听地址、集群名称等。
3.启动Elasticsearch：在终端或命令行中进入Elasticsearch的根目录，执行bin/elasticsearch命令即可启动Elasticsearch。
二、索引和文档：1.创建索引：在Elasticsearch中，索引类似于数据库中的表，它用于存储和组织文档。
我们可以使用PUT请求创建一个新的索引。
2.添加文档：在索引中添加文档是Elasticsearch中的核心操作。
使用POST请求在特定索引下添加文档，文档使用JSON格式表示。
3.搜索文档：Elasticsearch提供了丰富的搜索功能，我们可以使用查询语句对索引中的文档进行搜索。
查询语句可以是简单的关键字搜索，也可以是复杂的布尔查询。
三、Mappings和分析器：1. Mappings：Mappings是指定索引中每个字段的数据类型和属性的过程。
它类似于关系型数据库中的表结构定义。
Mappings还可以指定字段是否分词、是否存储等。
2.分析器：分析器用于对文本进行分词和处理。
Elasticsearch默认使用标准分析器，它将文本按照空格进行分词。
我们可以根据需求自定义分析器，如中文分词、英文分词、停用词过滤等。
elasticsearch中文翻译
elasticsearch中文翻译Elasticsearch（中文译为“弹性搜索”）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于快速搜索、分析和存储大规模的数据。
它是基于Apache Lucene构建的，提供了一个简单易用的RESTful API接口，支持实时搜索、文本分析、聚合分析、地理位置搜索等功能。
以下是一些常见的Elasticsearch用法和中英文对照例句：1. 创建索引（Create Index）：- 中文：创建索引（创建一个新的索引）- 英文：Create an index (Create a new index)2. 添加文档（Index Document）：- 中文：添加文档到索引中（将一篇文档添加到索引中）- 英文：Index a document (Add a document to the index)3. 搜索文档（Search Document）：- 中文：搜索匹配的文档（从索引中搜索匹配指定条件的文档）- 英文：Search for documents (Search for documents that match specified criteria from the index)4. 聚合分析（Aggregation）：- 中文：执行聚合操作（对搜索结果进行聚合分析，如计算平均值、最大值、最小值等）- 英文：Perform aggregation (Perform aggregation analysis on search results, such as calculating average, maximum, minimum, etc.)5. 过滤器（Filter）：- 中文：使用过滤器限制搜索结果（通过添加过滤器条件对搜索结果进行筛选）- 英文：Filter search results (Filter search results by adding filter criteria)6. 排序（Sorting）：- 中文：根据指定字段对搜索结果进行排序（按照指定字段的升序或降序排序搜索结果）- 英文：Sort search results based on specified field (Sort search results in ascending or descending order based on specified field)7. 分页（Pagination）：- 中文：对搜索结果进行分页（设置每页显示的文档数量，获取指定页数的搜索结果）- 英文：Paginate search results (Set the number of documents displayed per page and retrieve search results for specified page number)8. 地理位置搜索（Geo-location Search）：- 中文：根据地理位置信息搜索附近的文档（通过经纬度坐标搜索附近的文档）- 英文：Search for documents near a specific location (Search for documents near a specific location using latitude and longitude coordinates)9. 更新文档（Update Document）：- 中文：更新现有文档（更新索引中已存在的文档）- 英文：Update an existing document (Update a document that already exists in the index)10. 删除文档（Delete Document）：- 中文：从索引中删除文档（从索引中删除指定的文档）- 英文：Delete a document from the index (Delete a specified document from the index)这些例句涵盖了一些常见的Elasticsearch用法，可以帮助您更好地理解和使用Elasticsearch。
es elasticsearch 中文分词
文章标题：深度解析：es elasticsearch 中文分词技术及应用一、es elasticsearch 中文分词技术的基本概念es elasticsearch是一个开源的全文搜索和分析引擎，它提供了强大的分布式查询和分析功能，广泛应用于企业级搜索、日志分析、数据可视化等领域。
作为一个全文搜索引擎，es elasticsearch的中文分词技术至关重要，它能够有效地实现中文文本的分词、索引和查询。
二、中文分词技术的发展历程1. 传统的中文分词方法传统的中文分词方法主要是基于词典的匹配，其中包括正向最大匹配、逆向最大匹配和双向最大匹配等算法。
这些方法虽然简单直接，但在处理歧义和未登录词方面存在一定的局限性。
2. 机器学习与深度学习的中文分词方法随着机器学习和深度学习的发展，基于统计模型和神经网络的中文分词方法逐渐兴起。
这些方法通过大规模语料的学习，能够更好地处理歧义和未登录词，提高了中文分词的准确性和鲁棒性。
三、es elasticsearch 中文分词技术的应用场景1. 企业级搜索引擎es elasticsearch作为企业级搜索引擎，能够快速高效地处理海量的中文文本数据，并提供准确的搜索结果。
其中的中文分词技术是其搜索功能能够适应中文语境的重要保证。
2. 日志分析与监控在日志分析和监控领域，es elasticsearch可以实时地索引和分析大量的日志数据，帮助用户快速定位和解决问题。
其中的中文分词技术能够有效地处理中文日志信息，为用户提供更直观、更全面的可视化分析结果。
四、对es elasticsearch 中文分词技术的个人观点和理解es elasticsearch中文分词技术的不断发展和应用，为中文搜索和分析领域带来了新的机遇和挑战。
作为一名文章写手，在深入研究和撰写关于es elasticsearch中文分词技术的过程中，我深刻理解了中文分词在全文搜索和分析领域的重要性和价值所在。
elasticsearch使用手册
【elasticsearch使用手册】一、引言在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据越来越庞大，各种数据存储和检索的需求也随之增加。
而Elasticsearch作为一种开源的分布式搜索引擎，具有强大的全文检索能力和高效的数据处理能力，成为了许多企业和数据科学家的首选。
本文将以Elasticsearch使用手册为主题，深入探讨其功能和操作，帮助读者更好地理解和运用该工具。
二、Elasticsearch概述Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、多用户的全文搜索引擎。
作为实时分析的理想选择，Elasticsearch可以用于各种用例中，例如日志聚合，监控，搜索，推荐等。
它具有高可用性、可扩展性和易用性的特点，使得用户可以方便地进行数据存储、搜索和分析。
三、安装和配置1. 环境准备：在安装Elasticsearch之前，需要确保Java环境已经安装并配置好。
2. 下载安装包：从官方全球信息湾下载最新版本的Elasticsearch安装包，并解压至指定目录。
3. 配置文件：修改config目录下的elasticsearch.yml文件，设置集群名称、节点名称、网络绑定位置区域等参数。
4. 启动Elasticsearch：运行bin目录下的elasticsearch脚本来启动Elasticsearch服务。
四、核心概念1. 索引：Elasticsearch中的索引类似于关系型数据库中的数据库，它是文档的集合。
2. 类型：每个索引可以包含一个或多个类型，类型相当于表的概念。
3. 文档：文档是索引中的最小数据单元，它是一个JSON格式的数据。
4. 分片和副本：Elasticsearch将索引分成多个分片，每个分片都是一个独立的索引，同时还可以创建多个分片的副本以提高容错性。
五、数据操作1. 索引数据：通过HTTP请求向Elasticsearch服务器发送文档数据，即可将文档数据索引到指定的索引中。
elasticsearch-guide-chinese elasticsearch中文指南
Table of Contents1. 开发指南i. 开始i. 基本概念ii. 安装iii. 操作集群iv. 修改数据v. 操作数据ii. 文档APIi. 索引APIiii. 搜索APIi. 搜索ii. URI搜索iii. 请求体(request body)搜索iv. 搜索模板v. 搜索分片APIvi. 聚合(aggregations)vii. facetsviii. 启发者(suggesters)ix. 多搜索APIx. 计数APIxi. 搜索存在(search exist)APIxii. 验证APIxiii. 解释APIxiv. 过滤器(percolator)xv. more like this apiiv. java APIi. 客户端ii. 索引APIiii. 获取APIiv. 删除APIv. 更新APIvi. bulk APIvii. 查询APIviii. 计数APIix. 基于查询的删除APIx. facets2. 例子3. es vs solr4. elasticsearch river jdbcelasticsearch-guide开发指南开始基本概念安装操作集群修改数据操作数据文档API索引API搜索API搜索URI搜索请求体(request body)搜索搜索模板搜索分片API聚合(aggregations)facets启发者(suggesters)多搜索API计数API搜索存在(search exist)API验证API解释API过滤器(percolator)more like this apijava API客户端索引API获取API删除API更新APIbulk API查询API计数API基于查询的删除APIfacets例子es vs solrelasticsearch river jdbcElasticsearch是一个高可扩展的、开源的全文本搜索和分析工具。
它允许你以近实时的方式快速存储、搜索、分析大容量的数据。
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Elasticsearch 权威指南（中文版）1、入门Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。
它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。
它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。
它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。
如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除非你能对这些数据做些什么事情。
很不幸，现在大部分数据库在提取可用知识方面显得异常无能。
的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进行全文搜索，处理同义词和根据相关性给文档打分吗？它们能根据同一份数据生成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有大量工作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数据，而不是让它烂在数据库里，因为在数据库里实在太难查询了。
Elasticsearch是你新认识的最好的朋友。
1.1、是什么为了搜索，你懂的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。
想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch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。
不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：•分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索•分布式的实时分析搜索引擎•可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据而且，所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
上手Elasticsearch非常容易。
它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。
它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
Elasticsearch在Apache 2 license下许可使用，可以免费下载、使用和修改。
随着你对Elasticsearch的理解加深，你可以根据不同的问题领域定制Elasticsearch的高级特性，这一切都是可配置的，并且配置非常灵活。
模糊的历史多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。
在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。
直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。
他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。
后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。
然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。
一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
+Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……1.2、安装安装Elasticsearch理解Elasticsearch最好的方式是去运行它，让我们开始吧！安装Elasticsearch唯一的要求是安装官方新版的Java，地址：你可以从/download下载最新版本的Elasticsearch。
curl -L -O <1>unzip elasticsearch-$VERSION.zip cd elasticsearch-$VERSION1.从/download获得最新可用的版本号并填入URL中提示：在生产环境安装时，除了以上方法，你还可以使用Debian或者RPM安装包，地址在这里：downloads page，或者也可以使用官方提供的Puppet module或者Chef cookbook。
安装MarvelMarvel是Elasticsearch的管理和监控工具，在开发环境下免费使用。
它包含了一个叫做Sense的交互式控制台，使用户方便的通过浏览器直接与Elasticsearch进行交互。
Elasticsearch线上文档中的很多示例代码都附带一个View in Sense的链接。
点击进去，就会在Sense控制台打开相应的实例。
安装Marvel不是必须的，但是它可以通过在你本地Elasticsearch集群中运行示例代码而增加与此书的互动性。
Marvel是一个插件，可在Elasticsearch目录中运行以下命令来下载和安装：./bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest你可能想要禁用监控，你可以通过以下命令关闭Marvel：echo'marvel.agent.enabled: false' >> ./config/elasticsearch.yml运行ElasticsearchElasticsearch已经准备就绪，执行以下命令可在前台启动：./bin/elasticsearch如果想在后台以守护进程模式运行，添加-d参数。
打开另一个终端进行测试：curl ''你能看到以下返回信息：{"status": 200,"name": "Shrunken Bones","version": {"number": "1.4.0","lucene_version": "4.10"},"tagline": "You Know, for Search"}这说明你的ELasticsearch集群已经启动并且正常运行，接下来我们可以开始各种实验了。
集群和节点节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例。
集群(cluster)是一组具有相同的节点集合，他们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当然一个节点也可以组成一个集群。
你最好找一个合适的名字来替代的默认值，比如你自己的名字，这样可以防止一个新启动的节点加入到相同网络中的另一个同名的集群中。
你可以通过修改config/目录下的elasticsearch.yml文件，然后重启ELasticsearch来做到这一点。
当Elasticsearch在前台运行，可以使用Ctrl-C快捷键终止，或者你可以调用shutdown API来关闭：curl -XPOST ''查看Marvel和Sense如果你安装了Marvel（作为管理和监控的工具），就可以在浏览器里通过以下地址访问它：你可以在Marvel中通过点击dashboards，在下拉菜单中访问Sense开发者控制台，或者直接访问以下地址：1.3.API与Elasticsearch交互如何与Elasticsearch交互取决于你是否使用Java。
Java APIElasticsearch为Java用户提供了两种内置客户端：节点客户端(node client)：节点客户端以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
传输客户端(Transport client)：这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。
它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。
两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用Elasticsearch传输协议(Elasticsearch Transport Protocol)。
集群中的节点之间也通过9300端口进行通信。
如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。
TIPJava客户端所在的Elasticsearch版本必须与集群中其他节点一致，否则，它们可能互相无法识别。
关于Java API的更多信息请查看相关章节：Java API基于HTTP协议，以JSON为数据交互格式的RESTful API 其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与Elasticsearch进行通信，你可以使用你喜欢的WEB客户端，事实上，如你所见，你甚至可以通过curl命令与Elasticsearch通信。
NOTEElasticsearch官方提供了多种程序语言的客户端——Groovy，Javascript，.NET，PHP，Perl，Python，以及Ruby——还有很多由社区提供的客户端和插件，所有这些可以在文档中找到。
向Elasticsearch发出的请求的组成部分与其它普通的HTTP请求是一样的：curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'•VERB HTTP方法：GET, POST, PUT, HEAD, DELETE•PROTOCOL http或者https协议（只有在Elasticsearch前面有https代理的时候可用）•HOST Elasticsearch集群中的任何一个节点的主机名，如果是在本地的节点，那么就叫localhost•PORT Elasticsearch HTTP服务所在的端口，默认为9200•PATH API路径（例如_count将返回集群中文档的数量），PATH可以包含多个组件，例如_cluster/stats或者_nodes/stats/jvm•QUERY_STRING 一些可选的查询请求参数，例如?pretty参数将使请求返回更加美观易读的JSON数据•BODY 一个JSON格式的请求主体（如果请求需要的话）举例说明，为了计算集群中的文档数量，我们可以这样做：curl -XGET '' -d '{"query": {"match_all": {}}}'Elasticsearch返回一个类似200 OK的HTTP状态码和JSON格式的响应主体（除了HEAD请求）。