Elasticsearch介绍与应用ppt
ElasticSearch技术分享PPT参考幻灯片
0３ Client节点（node.master:false AND node.data:false）
又称coordinate节点和ingest节点，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转 发，负载均衡等功能
04
7
write(写)/create(创建)操作实现原理
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
建立倒排索引
0３ 关键词ou 1
[2]
3，6
he
2
[1]
1
i
1
[1]
4
live
1
[2]
2，5
2
[1]
2
shanghai 2
[1]
3
tom
1
[1]
1
04
6
节点分类
2020/3/30
01 默认节点（node.master:true AND node.data:true）
分词器（tokenization）
0２ 一个简单的分词器遇到空格和标点
的时候，会将文本拆成词条
Token过滤器（Token filtering）
0３ 最后，词条按顺序通过每个Token过
滤器，这个过程可能会改变词条 （例如小写化，删除无用词或增加 同义词）
2020/3/30
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3
Analyzer内部机制
2020/3/30
05
5
存储模型
2020/3/30
设有两篇文章1和2
01
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too
elasticsearch分享PPT
1.提升基层管理者的心得报告时代光华管理课程之余世维——如何提升管理者的执行力学习心得应公司总部的要求，我们公司从2004年就开始学习了时代光华管理课程，只是真正意义上的认真学习还是要从2005年的年末开始的，人啊，有时候就是会有懒性，总要让人敲一下头才会有点激情的动一下手，在年末，总部说要下来检查工作，其中包含了时代管理课程的学习，公司这才当回事，开始认真的组织人员学习。
时代光华管理课程里有很多老师讲得都不错，其中对余老师讲的课情有独钟，在《如何提升管理者的执行力》里，举出很多实例，如联想的柳传志、GE的杰克•违尔奇、戴尔的迈克•戴尔、伊利的郑均怀、韩国三星的李建熙等，执行力就是要选正一个人摆在一个合适的位置，每一个阶段、每一个环节都一丝不苟的、按质按量的贯彻执行，去完成自己的任务。
好的执行力必须要有一个好的团队，领导要以身作则，亲力亲为。
在我们的很多企业当中，出现问题的时候，都会觉得无所谓，没感觉，不是自己的事，在个性上不追求完美，不按标准去执行，对细节不能坚持，上层领导骂中层领导，中层领导骂基层员工，其中，出现问题，不单单是基层员工的错，是某一个环节贯彻执行时出现了偏差，而没有及时去制止，造成了错误的思路，达到了不可挽回的地步。
为了避免出现偏差，就要检查部属的执行力情况，确定一个总指挥，把高端解码成工作清单，每一个阶段、每一个细节都要按照标准，要不断的要求部属回报，回报就是回去报告，反馈的意思，确保每一个细节都不出错，要不断的反醒，不断的深思，诚实的总结。
执行力的核心应该是人员流程——战略流程——运营流程，只有选对人了，运用合理的战略，每一个细节都一丝不苟的去执行，才能够保证执行力的顺利进行。
那要如何挑选人才，挑选有执行力的人呢？把高端的问题解码成细节去做的问题所在就是不会发现问题，不会思考问题，不会解决问题。
领导用人要对公司有帮助，与自己互补，要信任他，不断的激劢他，不断开发他的价值。
①自动自发②注意细节③为人诚信④善于应变分析⑤乐于学习⑥创新⑦对工作非常投入⑧有韧性⑨争气。
ElasticSearch技术分享 ppt课件
标准分析器（ Standard Analyzer ） 简单分析器（ Simple Analyzer ） 空白分析器（ Whitespace Analyzer ） 停止分析器（Stop Analyzer） 关键词分析器（ Keyword Analyzer ） 模式分析器（ Pattern Analyzer ） 语言分析器（ Language Analyzers ） 指纹分析器（ Fingerprint Analyzer ）
默认值，既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以处理客户端的请求
0２ Master节点（node.master:true AND node.data:false）
有成为主节点的资格，可以参与选举，master节点负责维护整个集群状态并保证数据一致性
0３ Data节点（node.master:false AND node.data:true）
0２ 一个简单的分词器遇到空格和标点
的时候，会将文本拆成词条
Token过滤器（Token filtering）
0３ 最后，词条按顺序通过每个Token过
滤器，这个过程可能会改变词条 （例如小写化，删除无用词或增加 同义词）
04
Analyzer内部机制
04
内置分析器
01 02 03 04 05 06 07 08
05
存储模型
设有两篇文章1和2
01
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
经过处理后（分词，过滤无用词，小写化）： 0２ 文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
大数据课程10.搜索引擎Elasticsearch
02
PART 02
第二部分
E先咱们要官网上去下载ES的安装包，推荐下载Linux版的，要是windos 用户可以自己安装一个虚拟机。因为在生产环境 或者真正的开发下ES都是步骤在Linux系统中。
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch ，上es的官网上，我们下载t它的解压包：tar -zxvf elasticsearch6.2.4.tar.gz -C ~/training/
1.6
ES的应用场景之三
场景三：使用elasticsearch和现有的工具
➢ 在一些使用情况下，您不必写一行代码就能通过elasticssearch完成一项工作。很多工具都可以与Elasticsearch一起工 作，所以你不必到你从头开始编写。
➢ 例如，假设要部署一个大规模的日志框架存储，搜索，并分析了大量的事件。 ➢ 如图下图，处理日志和输出到Elasticsearch，您可以使用日志记录工具，如rsyslog（），
3.3
添加一条文档数据
添加一条文档数据 curl -XPOST 127.0.0.1:9200/my_index1/my_type -H 'Content-Type: application/json' -d ' {
"id": 1, "name": "张小明", "desc": "java工程师，从事大数据软件开发", "age": 23 } '
-X 指定http的请求方法 有HEAD GET POST PUT DELETE -d 指定要传输的数据 -H 指定http请求头信息
Elasticsearch基本概念和使用
Elasticsearch基本概念和使⽤Elasticsearch基本概念和使⽤1.操作索引1.1.基本概念Elasticsearch也是基于Lucene的全⽂检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对⽐关系：索引（indices）--------------------------------Databases 数据库类型（type）-----------------------------Table 数据表⽂档（Document）----------------Row ⾏字段（Field）-------------------Columns 列详细说明：概念说明索引库（indices)indices是index的复数，代表许多的索引，类型（type）类型是模拟mysql中的table概念，⼀个索引库下可以有不同类型的索引，⽐如商品索引，订单索引，其数据格式不同。
不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念⽂档（document）存⼊索引库原始的数据。
⽐如每⼀条商品信息，就是⼀个⽂档字段（field）⽂档中的属性映射配置（mappings）字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性是不是与Lucene和solr中的概念类似。
另外，在SolrCloud中，有⼀些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引分⽚（shard）：数据拆分后的各个部分副本（replica）：每个分⽚的复制要注意的是：Elasticsearch本⾝就是分布式的，因此即便你只有⼀个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进⾏分⽚和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加⼊的节点中进⾏平衡。
1.2.创建索引1.2.1.语法Elasticsearch采⽤Rest风格API，因此其API就是⼀次http请求，你可以⽤任何⼯具发起http请求创建索引的请求格式：请求⽅式：PUT请求路径：/索引库名请求参数：json格式：{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}}settings：索引库的设置number_of_shards：分⽚数量number_of_replicas：副本数量1.2.2.测试我们先⽤RestClient来试试响应：可以看到索引创建成功了。
elasticsearch 基本介绍-概述说明以及解释
elasticsearch 基本介绍-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，旨在实现实时的数据检索、分析和可视化。
它基于Apache Lucene搜索引擎构建，提供了强大的分布式搜索和分析功能，是当前最流行的搜索引擎之一。
随着大数据时代的到来，数据量的增加和数据处理的需求变得越来越复杂。
传统的关系型数据库在处理这些海量数据时遇到了许多限制，而Elasticsearch的出现填补了这一空缺。
它能够轻松地处理大量数据的检索、分析和可视化，帮助用户快速地获取所需信息并进行深入分析。
总的来说，Elasticsearch的出现改变了数据处理和分析的方式，为企业提供了更高效、更可靠的数据搜索和分析解决方案。
其强大的功能和灵活的部署方式使得它在各个行业的应用领域越来越广泛，成为了现代企业数据处理的不可或缺的工具。
文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织框架和内容安排。
在本文中，我们按照引言、正文和结论三个部分来组织文章，具体内容如下:1. 引言部分包括以下内容:1.1 概述：简要介绍elasticsearch及其重要性1.2 文章结构：介绍文章的整体结构和各部分内容1.3 目的：阐明本文的撰写目的和意义2. 正文部分包括以下内容:2.1 什么是Elasticsearch：介绍elasticsearch的定义、功能和特点2.2 Elasticsearch的主要特点：详细解释elasticsearch的一些主要特性2.3 Elasticsearch的应用领域：列举elasticsearch在不同领域的应用案例3. 结论部分包括以下内容:3.1 总结Elasticsearch的重要性：总结elasticsearch在信息检索和大数据处理中的重要作用3.2 未来发展趋势：展望elasticsearch未来的发展方向和趋势3.3 结语：对整篇文章进行总结和回顾通过以上结构安排，读者可以清晰了解整篇文章的内容概要和逻辑结构，有助于更好地理解和掌握elasticsearch基本介绍的相关知识。
elasticsearch详细介绍ppt课件
主分片
1N
最新版复整制理p分pt 片
7
第一章 概念解释 – 1.5
复制分片： 一个分片可以有多个复制分片，也可以无复制分片。它的作用主要是防止分 片故障，加速查询索引等功能，提供了高可用性。另外，复制分片是不和主分片在一起的 ，意思就是说，一个主分片在一台机器上，它的复制分片可能分布在其它N台机器上。在 这里，我们可以把它理解为，一个分片的复制，就叫复制分片。每个分片会包含部分索引 文件。文件由sgment组成 。
他进程修改了文档，它以retry_on_conflict设置的次数重复步骤3，都未成功则放弃。
4） 如果 Node3成功更新文档，它同时转发文档的新版本到Node1和Node2上的复制节点以重建
索引。当所有复制节点报告成功，
Node3返回成功给请求节点，然后返回给客户端。
实时分析 ，实时搜索 ，可分布，可扩展到上百台PB机器。
著名的gitHub网站 用es来搜索 20TB的数据。包括13亿文件与1300亿行的代码。
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4
第一章 概念解释 – 1.2
集群：多台Es服务器的结合的统称叫ES集群，一个集群包含多台服务器，多个节点。 节点：一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集
功能概念 、系 统原理 、系统
的使用
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1
CONTENT 目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
概念解释 系统原理 安装部署 功能展示 插件说明
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2
概念解释
ElastichSearch(ES) 以及组成
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3
第一章 概念解释 – 1.1
ElasticSearch 是分布式实时搜索、实时分析，实时存储引擎，简称（Es)， 成立于2012 年，是一家来自荷兰的、开源的大数据搜索、分析服务提供商，为企业提供实时搜索、数 据分析服务，支持PB级的大数据。 -- 公司网站: https://www.elastic.co
Elasticsearch介绍与应用PPT课件
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插入一条数据
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简单的GET
curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/1?pretty'
2
应用：feed库文章标题检索
(title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (0,1) AND img_num>0 ) OR (title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (14))
3
Elasticsearch介绍
• 分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 • Apache Lucene™ 基础之上 • 简单一致的RESTful API • 开源，免费下载，使用，修改
9
简单的搜索
• curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/_search?pretty’ • curl -XGET
'localhost:8200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith &pretty’ •
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查询条件组合
• must：文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。 • must_not：文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。 • should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
-
mysql检索的瓶颈
• 背景：平台attention检索，数量80万左右 • 数据库 like ‘%tag%’ 查询：接口耗时1s左右 • 全表扫描，性能极差 • 前端体验差
-
Elasticsearch 解决方案
• 将attention批量导入到ES中存储 • 使用ES检索，接口耗时降到50ms以内
}
-
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }} ], "filter": { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }} } }
分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
-
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }}, { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} ] }
-
安装
• 一、安装要求
• jdk至少需要在1.8.0以上版本 • linux的内核版本需要在2.6以上
• 二、安装
• 下载 wget • 解压 tar • 启动 ./bin/elasticsearch –d • 测试 curl 'http://localhost:9200/?pretty'
-
一些概念
-
复杂点的搜索
• 搜索姓氏为 Smith 的雇员，并且年龄大于 30
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全文检索
-
多索引，多类型搜索
• /_search：在所有的索引中搜索所有的类型 • /tag/_search：在 tag 索引中搜索所有的类型 • / tag,cat/_search：在 tag 和 cat 索引中搜索所有的文档 • /t*,c*/_search：在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型 • / tag /user/_search：在 tag 索引中搜索 user 类型 • /tag,us/user,op/_search：在 tag 和 us 索引中搜索 user 和 op 类型 • /_all/user,tweet/_search：在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型
-
简单的搜索
• curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/_search?pretty’ • curl -XGET
'localhost:8200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith &pretty’ •
}
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Q&A
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可以水平分割/扩展内容容量，进行分布式的、并行的操作，进而 提高性能/吞吐量 • 复制(replicas)：创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制 分片
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与Elasticsearch交互
• curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>’
• 集群状态curl -XGET 'localhost:8200/_cluster/heal'localhost:8200/_count?pretty'
-
插入一条数据
-
简单的GET
curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/1?pretty'
-
查询条件组合
• must：文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。 • must_not：文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。 • should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，
无任何影响。 • filter:必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评
-
分页
• size显示应该返回的结果数量，默认是 10 • from显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0
• 每页展示 5 条，可以用下面方式请求得到 1 到 3 页的结果：
• GET /_search?size=5 • GET /_search?size=5&from=5 • GET /_search?size=5&from=10
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应用：feed库文章标题检索
(title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (0,1) AND img_num>0 ) OR (title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (14))
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Elasticsearch介绍
• 分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 • Apache Lucene™ 基础之上 • 简单一致的RESTful API • 开源，免费下载，使用，修改
• 索引(index)： 类似于关系数据库中的一个数据库，一个索引就是 一个拥有几分相似特征的文档的集合
• 类型(type)：一个索引中，可以定义一种或多种类型，类似于表 • 文档(document)：一个文档是一个可被索引的基础信息单元，以
JSON格式来表示 • 分片(shards )：可以将一个索引划分成多份，这些份就叫做分片，