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

         config 存放配置文件

         lib 存放elasticSearch运行依赖jar包

         modules 存放elasticSearch 模块

         plugins 存放插件 

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

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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<String,Object> source = new HashMap<String, Object>();

            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