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2024-08-24




import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
 
// 假设已经有了一个RestHighLevelClient实例client
 
public void syncDataToElasticsearch(RestHighLevelClient client, String indexName, String jsonData) {
    try {
        IndexRequest request = new IndexRequest(indexName);
        // 可以设置id，如果不设置则ES自动生成
        String id = "1";
        request.id(id);
        // 设置数据
        request.source(jsonData, XContentType.JSON);
        // 执行索引操作
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("数据同步成功，索引名称：" + indexName + "，文档ID：" + id);
    } catch (Exception e) {
        System.out.println("数据同步失败：" + e.getMessage());
    }
}

这段代码展示了如何将一个JSON格式的字符串数据同步到Elasticsearch中。首先创建了一个IndexRequest对象，并设置了索引名和文档ID。然后通过source方法设置了要索引的数据，并指定数据的格式为JSON。最后，使用RestHighLevelClient实例的index方法执行索引操作。如果操作成功，会打印出相应的信息；如果操作失败，会捕获异常并打印错误信息。

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安装elasticsearch

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2024-08-24

所有,elasticsearch

安装Elasticsearch的步骤取决于你的操作系统和需求。以下是在Linux系统上通过官方安装脚本安装Elasticsearch的简化步骤：

导入Elasticsearch公钥：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

添加Elasticsearch的APT仓库：




sudo sh -c 'echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" > /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list'

更新APT包索引：




sudo apt-get update

安装Elasticsearch：




sudo apt-get install elasticsearch

启动Elasticsearch服务：




sudo systemctl start elasticsearch.service

（可选）设置Elasticsearch随系统启动：




sudo systemctl enable elasticsearch.service

请注意，上述命令适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。如果你使用的是基于RPM的系统，如CentOS，你需要使用yum而不是apt-get。

确保你有足够的权限执行这些命令，并且在执行第4步之前检查Elasticsearch的版本和安装源是否与你的需求相匹配。

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windows下配置Elasticsearch和kibana

System

2024-08-24

所有,elasticsearch

在Windows下配置Elasticsearch和Kibana，你需要遵循以下步骤：

下载Elasticsearch和Kibana的压缩包。
你可以从Elasticsearch和Kibana的官方网站下载对应的Windows压缩包。
解压Elasticsearch和Kibana压缩包。
将下载的压缩包解压到你选择的目录。
配置Elasticsearch。
编辑Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml，通常位于解压目录的config文件夹下。
设置节点名称(cluster.name)和节点绑定的地址(network.host)。
运行Elasticsearch。
打开命令行窗口，导航到Elasticsearch的根目录，运行以下命令：
```
bin\elasticsearch
```
配置Kibana。
编辑Kibana的配置文件kibana.yml，通常位于解压目录下。
设置Elasticsearch的地址(elasticsearch.hosts)。
运行Kibana。
打开另一个命令行窗口，导航到Kibana的根目录，运行以下命令：
```
bin\kibana
```
访问Kibana。
打开Web浏览器，访问http://localhost:5601，你应该能看到Kibana的界面。

请注意，这些步骤是基本的，根据你的具体需求，你可能需要调整配置文件中的其他设置，如内存大小、网络端口等。同时，确保你的Windows系统满足Elasticsearch和Kibana的最小运行要求。

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2024-08-24

所有,elasticsearch

以下是使用Docker安装Elasticsearch和Kibana，并安装IK分词器和拼音分词器的步骤和示例代码：

创建docker-compose.yml文件用于定义Elasticsearch和Kibana服务。




version: '3.7'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - net-elastic
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - net-elastic
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local
 
networks:
  net-elastic:
    driver: bridge

在docker-compose.yml文件所在目录下运行以下命令启动Elasticsearch和Kibana：




docker-compose up -d

安装IK分词器和拼音分词器，需要先进入Elasticsearch的容器内部：




docker exec -it <elasticsearch-container-name> /bin/bash

在Elasticsearch容器内部执行以下命令来安装分词器插件：




bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0_es7.zip
 
# 如果需要拼音分词器，也可以安装
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.10.0.zip

安装完成后，退出容器并重启Elasticsearch服务：




exit
docker restart <elasticsearch-container-name>

现在，您已经成功安装了Elasticsearch和Kibana，并且安装了IK分词器和可能的拼音分词器。可以通过9200端口访问Elasticsearch，通过5601端口访问Kibana。

注意：

请确保您使用的Elasticsearch和Kibana的Docker镜像版本与您安装的分词器插件版本相匹配。
如果您需要使用特定版本的分词器，请替换上述链接中的版本号。
分词器插件的安装步骤可能随版本而异，请参考相应版本的插件文档。

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Elasticsearch 8.X 使用入门

System

2024-08-24

所有,elasticsearch




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引
res = es.indices.create(index='customer', ignore=400)  # 如果索引已存在会抛出错误，使用ignore=400忽略
print(res['acknowledged'])  # 输出: True 表示成功创建索引
 
# 添加一条文档到索引
doc = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'email': 'john@example.com',
    'address': '123 Main St',
    'city': 'Anytown',
    'state': 'CA',
    'postcode': '12345'
}
res = es.index(index='customer', id=1, document=doc)
print(res['result'])  # 输出: 'created' 或 'updated' 表示文档添加或更新成功
 
# 搜索索引中的文档
res = es.search(index='customer', query={'match': {'name': 'John'}})
print(res['hits']['hits'])  # 输出匹配的文档列表
 
# 删除索引
res = es.indices.delete(index='customer', ignore=[400, 404])
print(res['acknowledged'])  # 输出: True 表示成功删除索引

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API进行基本的索引操作，包括创建索引、添加文档、搜索文档和删除索引。代码简洁明了，注重于核心功能的演示，对于初学者具有很好的教育价值。

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2024-08-24

所有,elasticsearch




import org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeValue;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
 
public class ElasticSearchBulkProcessorExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 假设 client 已经创建并配置好
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(
                client,
                new BulkProcessor.Listener() {
                    @Override
                    public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                        // 在执行 bulk 请求前可以进行一些操作
                    }
 
                    @Override
                    public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
                        // 在执行 bulk 请求后可以进行一些操作
                    }
 
                    @Override
                    public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                        // 如果 bulk 请求失败，可以进行一些错误处理操作
                    }
                })
                .setBulkActions(1000) // 每 1000 个请求执行一次 bulk 操作
                .setBulkSize(new ByteSizeValue(5, ByteSizeUnit.MB)) // 每 5MB 数据执行一次 bulk 操作
                .setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5)) // 每 5 秒执行一次 bulk 操作
                .setConcurrentRequests(1) // 设置并发执行 bulk 请求的数量
                .build();
 
        // 添加数据到 bulk 进行批量处理
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            String json = "{\"index\":{\"_id\":\"" + i + "\"}}";
            String data = "{\"data\":\"value" + i + "\"}";
            bulkProcessor.add(new IndexRequest("index").source(json, XContentType.JSON).source(data, XContentType.JSON));
        }
 
        // 关闭 bulkProcessor 以确保所有未处理的请求都被处理完毕
        bulkProcessor.close();
 
        // 关闭 client
        try {
            client.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码展示了如何创建一个 BulkProcessor 对象，并设置了一些参数，如每批索引的数量、批量大小和刷新间隔。然后，它循环添加索引请求到 BulkProcessor，并在循环结束后关闭 \`BulkProcesso

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Clickhouse & Elasticsearch 选型对比

System

2024-08-24

所有,elasticsearch

ClickHouse 和 Elasticsearch 是两种流行的开源数据存储和分析系统。以下是关于它们的主要特性和使用场景的对比：

数据模型：
- ClickHouse：面向列的数据库，适合批量处理和分析大量数据。
- Elasticsearch：基于文档的，主要用于全文搜索，也支持分析。
数据查询和分析：
- ClickHouse：优秀的分析能力，支持SQL和NoSQL接口，复杂查询可用SQL编写。
- Elasticsearch：适合文本分析和全文搜索，有丰富的查询DSL。
扩展性和高可用性：
- ClickHouse：支持数据分片和副本，称为"Distributed"表，可以通过ZooKeeper自动管理。
- Elasticsearch：通过集群机制提供高可用性和扩展性，可以添加更多节点。
数据同步和集成：
- ClickHouse：可以使用Kafka-ClickHouse集成，实现数据的异步加载。
- Elasticsearch：通过Logstash、Filebeat等实现数据同步，或使用Elasticsearch Connector同步到其他系统。
学习曲线和管理难度：
- ClickHouse：较低级的系统，需要深入了解SQL和数据结构。
- Elasticsearch：上手较为简单，有丰富的社区文档和管理工具。
开源许可和商业支持：
- ClickHouse：开源免费，官方和社区提供商业支持。
- Elasticsearch：开源免费，官方和社区提供商业插件和支持。

选择哪个取决于具体需求。例如，如果需要快速的分析查询，并且数据模型相对简单，ClickHouse可能是更好的选择。而Elasticsearch适合需要全文搜索和复杂分析的场景。在数据量大、需要快速扩展的情况下，ClickHouse的分布式架构可能更适合。而Elasticsearch可以通过Elastic Cloud或者商业支持进行扩展。

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使用git将本地文件上传到仓库+git常用指令

System

2024-08-24

所有,elasticsearch

要使用Git将本地文件上传到仓库，请按照以下步骤操作：

初始化本地仓库（如果尚未初始化）：
```
git init
```
添加文件到本地仓库的暂存区：
```
git add .
```
这里的.代表添加所有改动过的文件，你也可以指定特定文件。
提交暂存区的文件到本地仓库：
```
git commit -m "Initial commit"
```
其中-m后面是本次提交的注释信息。
将本地仓库关联到远程仓库（如果尚未关联）：
```
git remote add origin <远程仓库的URL>
```
<远程仓库的URL>是你的远程仓库地址。
将本地仓库的内容推送到远程仓库：
```
git push -u origin master
```
这里的master是你想要推送的分支名，如果你是首次推送到仓库，-u参数将会将本地的分支与远程分支进行关联，以后可以简单地使用git push进行推送。

以下是一些常用的Git指令：

克隆远程仓库到本地：
```
git clone <远程仓库的URL>
```
查看当前仓库的状态：
```
git status
```
查看提交历史：
```
git log
```
创建新的分支：
```
git branch <分支名>
```
切换到指定分支：
```
git checkout <分支名>
```
合并分支：
```
git merge <分支名>
```
拉取远程仓库的最新内容：
```
git pull
```
删除本地分支：
```
git branch -d <分支名>
```
删除远程分支：
```
git push origin --delete <分支名>
```

重命名分支：




git branch -m <旧分支名> <新分支名>

查看远程仓库：
```
git remote -v
```
删除远程仓库：
```
git remote remove origin
```

请根据实际情况选择使用以上命令。

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ES delete_by_query条件删除的几种方式

System

2024-08-24

所有,elasticsearch

在Elasticsearch中，delete_by_query 是一种删除满足特定查询条件的文档的方法。以下是几种使用该功能的方式：

使用 query_string 查询：




POST /your_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "your_search_term"
    }
  }
}

使用 match 查询：




POST /your_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match": {
      "your_field": "your_value"
    }
  }
}

使用 bool 查询组合其他查询条件：




POST /your_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "your_field1": "value1" }},
        { "match": { "your_field2": "value2" }}
      ]
    }
  }
}

使用 range 查询删除特定范围内的文档：




POST /your_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "range": {
      "your_date_field": {
        "gte": "2021-01-01T00:00:00Z",
        "lt": "2022-01-01T00:00:00Z"
      }
    }
  }
}

使用 exists 查询删除包含特定字段的文档：




POST /your_index/_delete_by_query
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "your_field"
    }
  }
}

请注意，delete_by_query 是一个较为耗时且资源密集的操作，建议在低峰时段进行，并考虑到索引的可恢复性和性能影响。在执行该操作前，最好是先做好数据备份。

System

2024-08-24

所有,elasticsearch




# 自定义PowerShell提示符以显示时间、日期、当前目录和电池信息
function prompt {
    $time = Get-Date -Format 'HH:mm:ss'
    $date = Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd'
    $path = Get-Location
    $battery = Get-WmiObject -Class Win32_Battery -Namespace "root\wmi" | Select-Object -Property EstimatedChargeRemaining
    $batteryPercent = $battery.EstimatedChargeRemaining
 
    Write-Host -NoNewline -ForegroundColor Green "$date "
    Write-Host -NoNewline -ForegroundColor Yellow $time
    Write-Host -NoNewline -ForegroundColor Cyan " $path"
    Write-Host -NoNewline -ForegroundColor Magenta " [Battery: $batteryPercent%]"
    "`n$ "
}

这段代码定义了一个名为prompt的函数，用于自定义PowerShell提示符样式。它会显示当前日期、时间、当前目录和电池剩余电量百分比。这对于需要频繁查看这些信息的用户来说非常便捷。

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