内容简介:Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力,这是通常没有预料到的。 它存在还因为原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处。Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索,我们还将介绍结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等。 我们还将探讨为了充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性,应当如何建立数据模型,以及在生产环境中如何配置和监控你的集群。Elasticsearch也使用Ja
概述:
Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力,这是通常没有预料到的。 它存在还因为原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处。
Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索,我们还将介绍结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等。 我们还将探讨为了充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性,应当如何建立数据模型,以及在生产环境中如何配置和监控你的集群。
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
@目录
-
- 一:安装elasticsearch
- 贰:Elastic search初体验
-
壹:安装软件
一:安装elasticsearch
1、安装
1、搜索镜像 docker search Elasticsearch 2、拉取镜像 docker pull elasticsearch:7.5.2 3、查看镜像 docker images 4、启动容器 docker run -d --name elaseticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node" [镜像id] 5、访问 http://localhost:9200 { "name": "ea92e317dcb0", "cluster_name": "docker-cluster", "cluster_uuid": "nN5sGE2FQuidchtltDxAhQ", "version": { "number": "7.5.2", "build_flavor": "default", "build_type": "docker", "build_hash": "8bec50e1e0ad29dad5653712cf3bb580cd1afcdf", "build_date": "2020-01-15T12:11:52.313576Z", "build_snapshot": false, "lucene_version": "8.3.0", "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1" }, "tagline": "You Know, for Search" }
2、问题
1、启动失败,docker内容器无故停止
原因:elasticsearch初始占用内存大,开始占用两G,而我给 docker 只分配了1G,所以造成内存不够从而造成启失败,如果你电脑内存够大,你可以给你的docker分配大一点的内存,内存不够的同学,你可以在创建容器时加参数 -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m"
二:安装kibana
1、安装
1、拉取镜像 docker pull kibana:7.5.2 注:最好与你的elasticsearch版本一致,以免出现问题 2、创建容器 docker run -d --name kibana -p 5601:5601 [镜像id] 3、访问测试 访问地址:http://locahost:5601
在调试很久之后,终于来到我渴望来到的界面。
他里面有一个测试:http://localhost:9200/_search
2、问题
1、访问kibana出现问题: Kibana server is not ready yet
,具体问题你需要看他的日志,使用 kitematic
可以查看容器的日志。
出现这个问题的可能性有很多,需要注意的是:
- 1、确认你的elasticsearch是否启动,这没什么好说的
- 2、确认你的elasticsearch版本是否与你的kibana版本是否一致,虽然我也没有测试,版本一致总归没有什么坏处。
- 3、你最好把kibana与elasticsearch两个容器之间连接起来
-
4、在进入容器后,你 必须 修改
elasticsearch.hosts
参数,它里面会有默认值为http://elaseicsearch:9200
,注意这里不能改为http://localhost:9200
,因为这样他会映射到你的容器内部。你需要在你的主机查看ip,输入
ipconfig
,这里会有很多ip,请注意,这里只有一个才能连接,如果你不能确认是哪一个,请在你的kibana容器内部curl一下http://ip:9200
,出现elasticsearch信息的才是正确的。
贰:Elastic search初体验
数据的操作无非就是增删改查四种对吧,接下来演示怎么实现这四种方法:
一:添加数据
这时elasticsearch开发文档里的例子。
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } PUT /megacorp/employee/2 { "first_name" : "Jane", "last_name" : "Smith", "age" : 32, "about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } PUT /megacorp/employee/3 { "first_name" : "Douglas", "last_name" : "Fir", "age" : 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] }
以1号员工为例:这里使用Postman工具:
我们将请求切换为PUT请求,输入Url,在请求里面加上数据,点击发送,就会看到响应,
注意,路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息:
- megacorp(索引名称)
- employee(类型名称)
- 1(特定雇员的ID)
请求体 —— JSON 文档 —— 包含了这位员工的所有详细信息,他的名字叫 John Smith ,今年 25 岁,喜欢攀岩。
二:查看数据
目前我们已经在 Elasticsearch 中存储了一些数据, 接下来就能专注于实现应用的业务需求了。第一个需求是可以检索到单个雇员的数据。
这在 Elasticsearch 中很简单。简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档:
1、查询单个数据
同样的,我们只需要将索引名、类别名、id的形式以get的请求发送,就可以实现单个数据的查询。
GET /megacorp/employee/1
返回结果包含了文档的一些元数据,以及 _source 属性,内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档
2、查询所有的数据
一个 GET 是相当简单的,可以直接得到指定的文档。 现在尝试点儿稍微高级的功能,比如一个简单的搜索!
第一个尝试的几乎是最简单的搜索了。我们使用下列请求来搜索所有雇员:
GET /megacorp/employee/_search
可以看到,我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee,但与指定一个文档 ID 不同,这次使用 _search 。返回结果包括了所有三个文档,放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
{ "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 3, "relation": "eq" }, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Douglas", "last_name": "Fir", "age": 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] } } ] } }
3、按条件查询
①、get
尝试下搜索姓氏为 Smith
的雇员。、这个方法一般涉及到一个 查询字符串 (query-string) 搜索,因为我们可以通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口:
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
可以看到我们将查询本身赋值给参数 q= 。返回结果给出了所有的 Smith,一共两条。
{ "took": 79, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 2, "relation": "eq" }, "max_score": 0.47000363, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 0.47000363, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 0.47000363, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
②:post请求
官方文档介绍这是使用查询表达式搜索。
Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ,但它有自身的局限性(参见 轻量 搜索 )。Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 , 它支持构建更加复杂和健壮的查询。
领域特定语言 (DSL), 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 :
POST /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } }
官方文档给出的是get请求,我实在是不知道参数加在哪里,加在header里,没有任何效果,于是我改成了POST请求,请求成功,值得注意的是只有在有条件的时候才能查询成功。
其中与get请求的不同是:不再使用 query-string 参数,而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造,并使用了一个 match 查询(属于查询类型之一)
{ "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 2, "relation": "eq" }, "max_score": 0.47000363, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 0.47000363, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 0.47000363, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
4、查看数据是否存在
相对于其他集中请求,这时一种比较少见的请求方式,如果需要查看数据是否存在,将请求方式改为head即可。
HEAD /megacorp/employee/1
发送请求后,你也许会疑问,咦,他也没有返回信息啊,那我怎么知道结果呢。别急,听我慢慢道来。
根据图,我们可以看出,他的确没有返回结果,但是可以注意到,再右上角他会有一个状态码,当有这个信息时,他的状态码就是200,没有就返回404表示找不到。
三、修改数据
我们使用了GET和POST查询数据,使用PUT新增数据,根据官方给出的是修改数据还是用PUT,如果存在数据他就会更新数据,这样的模式确实与我们常见的请求使用方法略有不同。
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "唐", "last_name" : "菜鸡", "age" : 21, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "movie", "music" ] }
发送该请求后,返回参数
{ "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_version": 2, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 3, "_primary_term": 3 }
我们对比可以发现,主要有两处不同,看图你就会说,呀不对呀,明明有四处,那是因为之前插入第一条的时候还只有一条参数,现在有三条了,不许抬杠,不许抬杠,不许抬杠。
不同:他的版本加一,返回状态为created变为updated。
我们再查询一次就会发现他的信息已经发现改变,这就是修改。
{ "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_version": 2, "_seq_no": 3, "_primary_term": 3, "found": true, "_source": { "first_name": "唐", "last_name": "菜鸡", "age": 21, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "movie", "music" ] } }
四:删除数据
根据前面,不用想我们也知道删除数据用的就是delete请求。
DELETE /megacorp/employee/2
我们删除二号员工,返回如下信息,result变为deleted。
{ "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_version": 2, "result": "deleted", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 4, "_primary_term": 3 }
作者有话
当然,elasticsearch的功能不仅仅是如此,这些只是他的基本功能之一,更多请看他的开发文档。 传送门
以上所述就是小编给大家介绍的《【docker Elasticsearch】Rest风格的分布式开源搜索和分析引擎Elasticsearch初体验》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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游戏编程算法与技巧
【美】Sanjay Madhav / 刘瀚阳 / 电子工业出版社 / 2016-10 / 89
《游戏编程算法与技巧》介绍了大量今天在游戏行业中用到的算法与技术。《游戏编程算法与技巧》是为广大熟悉面向对象编程以及基础数据结构的游戏开发者所设计的。作者采用了一种独立于平台框架的方法来展示开发,包括2D 和3D 图形学、物理、人工智能、摄像机等多个方面的技术。《游戏编程算法与技巧》中内容几乎兼容所有游戏,无论这些游戏采用何种风格、开发语言和框架。 《游戏编程算法与技巧》的每个概念都是用C#......一起来看看 《游戏编程算法与技巧》 这本书的介绍吧!