Elasticsearch7

时间: 2023-08-21 13:09:39 浏览: 28
Elasticsearch7是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它使用Lucene作为底层引擎，并通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，可以用于通知。另一个特性是“网关”，它处理索引的长期持久性，可以在服务器崩溃的情况下恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。\[3\] 要搭建Elasticsearch7环境，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 将elasticsearch程序包、数据文件夹以及日志文件夹设置为elasticsearch用户，只有elasticsearch用户才能启动elasticsearch服务。可以使用以下命令设置权限： ``` $ chown -R elasticsearch:elasticsearch /opt/es/elasticsearch-7.12.0/ $ chown -R elasticsearch:elasticsearch /opt/es/data $ chown -R elasticsearch:elasticsearch /opt/es/logs ``` 2. 下载Elasticsearch程序包到当前路径下。可以使用以下命令下载： ``` $ curl -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz ``` 以上是搭建Elasticsearch7环境的基本步骤。你可以根据实际需求进行配置和使用。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [ElasticSearch 7 入门使用教程](https://blog.csdn.net/qq_40874285/article/details/130183656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ElasticSearch 7 入门](https://blog.csdn.net/qq_44102261/article/details/116655425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

zip

elasticsearch-6.7.2.zip

elasticsearch6.7.2zip安装包，提供给有需要的人，
zip

Elasticsearch.Net Demo

　Elasticsearch.Net是一个非常底层且灵活的客户端，它不在意你如何的构建自己的请求和响应。它非常抽象，因此所有的Elasticsearch API被表示为方法，没有太多关于你想如何构建json/request/response对象的东东，并且它还内置了可配置、可重写的集群故障转移机制。 　　Elasticsearch.Net有非常大的弹性，如果你想更好的提升你的搜索服务，你完全可以使用它来做为你的客户端。
7z

Elasticsearch资料

分布式搜索引擎 Elasticsearch

elasticsearch7

Elasticsearch 7是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析大规模数据。它被设计为高度可扩展的，可以处理海量数据，并提供快速的实时搜索和分析功能。 你可以从Elasticsearch的官方网站上下载最新版本的软件。该网站提供了过去版本的下载链接，你可以在这里找到Elastic＊＊＊#elasticsearch。 如果你想了解更多关于Elasticsearch的详细信息，你可以访问Elastic＊＊＊官方网站提供了关于Elasticsearch的文档、教程和资源，可以帮助你更好地了解和使用Elasticsearch。 此外，如果你想深入学习Elasticsearch，可以阅读《Elasticsearch7从入门到精通》这本书。第1章的介绍部分会对Elasticsearch进行简单介绍，包括其基本原理和用途。你可以从这本书中了解到更多关于Elasticsearch的知识。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Elasticsearch7从入门到精通(简介、部署、原理、开发、ELK)](https://blog.csdn.net/wt334502157/article/details/127693231)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

elasticsearch 7教程 pdf

Elasticsearch 7 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于处理大规模数据集。它是一个基于Lucene的搜索引擎，具有快速、可扩展和高度可靠的特点。Elasticsearch 7 教程提供了一些关于如何使用和配置Elasticsearch 7 的指导和实践。 Elasticsearch 7 教程主要包括以下几个方面的内容： 1. Elasticsearch 7 的介绍：了解Elasticsearch 7 的基本概念、体系结构和用途，并了解它与传统数据库的区别和优势。 2. 安装和配置Elasticsearch 7：详细介绍如何安装和配置Elasticsearch 7，包括软件要求、依赖项和参数设置等。 3. 数据索引和搜索：学习如何通过Elasticsearch 7 对数据进行索引和搜索，包括字段映射、分析器和索引操作等。 4. 查询和过滤：掌握使用Elasticsearch 7 进行查询和过滤数据的方法，包括基本查询、聚合查询和过滤器等。 5. 高级特性和优化：学习一些高级特性和优化技巧，如分布式搜索、复制和分片、集群管理等。 6. 相关工具和插件：了解一些常用的工具和插件，如Kibana、Logstash、Beats等，以及它们与Elasticsearch 7 的集成和使用。 Elasticsearch 7 教程 PDF 提供了完整的指南和示例，以帮助用户更好地理解和应用Elasticsearch 7。通过学习这些内容，用户可以轻松地开始使用Elasticsearch 7 进行数据分析和搜索，并最大限度地发挥其性能和功能。无论是数据工程师、开发人员还是数据分析师，都可以从中获益，提高他们在数据处理和搜索领域的技能和知识。

elasticsearch 7安装部署

你可以按照以下步骤来安装和部署elasticsearch 7: 1. 首先，从官方网站下载适用于您的操作系统的elasticsearch 7二进制文件。您可以在以下链接找到下载地址＊＊＊ 下载完成后，解压缩下载的文件。如果您使用的是Linux系统，可以使用以下命令进行解压缩： tar -xzf elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz 3. 进入解压缩后的elasticsearch目录： cd elasticsearch-7.3.2/ 4. 在elasticsearch目录中，您可以根据您的需求进行一些配置。主要的配置文件位于config目录下，例如elasticsearch.yml和jvm.options。 5. 在完成配置后，您可以启动elasticsearch。运行以下命令启动elasticsearch： ./bin/elasticsearch 6. 等待一段时间，elasticsearch就会启动起来。您可以通过访问http://localhost:9200来验证elasticsearch是否成功启动。 注意：在将elasticsearch部署到生产环境中时，您还需要进行一些更详细的配置和优化。这些步骤超出了本回答的范围，但您可以参考官方文档或其他资源来学习更多有关elasticsearch的部署和配置信息。

linux安装elasticsearch7

要在Linux上安装Elasticsearch 7，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，您需要下载Elasticsearch 7的安装包。您可以从Elasticsearch官方网站上下载最新版本的安装包。 2. 下载完成后，您需要解压缩安装包。您可以使用以下命令解压缩： tar -zxvf elasticsearch-7..-linux-x86_64.tar.gz 3. 解压缩完成后，您需要进入Elasticsearch的安装目录。您可以使用以下命令进入： cd elasticsearch-7.. 4. 接下来，您需要启动Elasticsearch。您可以使用以下命令启动： ./bin/elasticsearch 5. 等待一段时间后，您可以通过浏览器访问Elasticsearch的Web界面。默认情况下，Elasticsearch的Web界面监听在920端口上。您可以在浏览器中输入以下地址访问： http://localhost:920 6. 如果您需要在Linux系统启动时自动启动Elasticsearch，您可以将Elasticsearch添加到系统服务中。您可以使用以下命令将Elasticsearch添加到系统服务中： sudo /bin/systemctl daemon-reload sudo /bin/systemctl enable elasticsearch.service 以上就是在Linux上安装Elasticsearch 7的步骤。希望对您有所帮助！

springboot集成elasticsearch7

Spring Boot集成Elasticsearch 7需要进行以下步骤： 1. 添加Elasticsearch依赖 在pom.xml文件中添加以下依赖： <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.0.0</version> </dependency> 2. 创建Elasticsearch配置文件 在application.yml或application.properties文件中添加以下配置： spring.data.elasticsearch.cluster-nodes: localhost:9200 spring.data.elasticsearch.cluster-name: elasticsearch 其中，spring.data.elasticsearch.cluster-nodes指定Elasticsearch的主机名和端口号，spring.data.elasticsearch.cluster-name指定集群名称。 3. 创建Elasticsearch客户端 可以使用以下代码创建Elasticsearch客户端： @Configuration public class ElasticSearchConfig { @Bean public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")); RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder); return client; } } 4. 创建Elasticsearch存储库 可以使用Spring Data Elasticsearch来创建Elasticsearch存储库。在创建存储库时，需要继承ElasticsearchRepository接口并指定实体类和实体类的ID类型，例如： @Repository public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book, Long> { } 其中，Book是实体类，Long是实体类的ID类型。 5. 在应用程序中使用Elasticsearch存储库 现在可以在应用程序中使用Elasticsearch存储库来执行CRUD操作，例如： @Service public class BookService { @Autowired private BookRepository bookRepository; public Book save(Book book) { return bookRepository.save(book); } public void delete(Book book) { bookRepository.delete(book); } public Optional<Book> findById(Long id) { return bookRepository.findById(id); } public Iterable<Book> findAll() { return bookRepository.findAll(); } // 其他自定义方法 } 以上就是Spring Boot集成Elasticsearch 7的基本步骤。当然，在实际开发中，还需要根据具体需求进行一些配置和定制化。

springboot整合elasticsearch7

在 Spring Boot 中整合 Elasticsearch 7 的步骤如下： 1. 在项目的 pom.xml 文件中添加 Elasticsearch 依赖： <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.10.0</version> </dependency> 2. 在 application.properties 文件中配置 Elasticsearch 连接相关信息，如： spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9200 3. 在 Spring Boot 应用启动时创建 Elasticsearch 的 RestHighLevelClient 实例，并通过 @Autowired 注入到相应的 Service 中使用。 4. 在 Service 中使用 RestHighLevelClient 操作 Elasticsearch 进行索引、查询等操作。 注意：以上是一个简单的整合步骤，还需要根据具体项目情况做相应的调整。

elasticsearch7 api文档

elasticsearch7的API文档可以在官方网站上找到。你可以访问官方网站并浏览文档以获取所需的信息。在官方网站上，你可以找到关于elasticsearch7 API的完整说明和示例。请访问以下链接以获取更多详细信息： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/index.html

elasticsearch7和elasticsearch8区别

Elasticsearch 7 和 Elasticsearch 8 之间的主要区别如下： 1. Java 版本：Elasticsearch 7 需要运行在 Java 8 或者 Java 11 环境下，而 Elasticsearch 8 只支持 Java 11。 2. 索引操作：Elasticsearch 8 引入了新的索引管理 API，使得索引操作更加灵活和可控。 3. 分布式追踪：Elasticsearch 8 引入了一个新的分布式追踪机制，用于跟踪和监控集群中的请求和操作。 4. 安全性：Elasticsearch 8 引入了一些新的安全特性，包括基于角色的访问控制、安全审计和 TLS 1.3 支持等。 5. 性能优化：Elasticsearch 8 引入了一些性能优化特性，例如在多核 CPU 上的并行搜索、更快的排序和聚合等。 总的来说，Elasticsearch 8 在性能、安全性和可扩展性方面都有所提升，但是要求运行在 Java 11 环境下，需要注意兼容性问题。

elasticsearch7和elasticsearch6的区别

根据引用和引用的信息，可以得出elasticsearch7和elasticsearch6的区别主要在于索引的兼容性方面。elasticsearch7是基于8.0.0版本的，相对于elasticsearch6，它可以直接加载elasticsearch6.0以上版本创建的索引。而对于elasticsearch5.x创建的索引，需要进行reindex操作后才能加载到elasticsearch7.x中使用。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Elasticsearch快速入门 基础篇 （二）Elasticsearch各版本特性](https://blog.csdn.net/qq_34051004/article/details/119476201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

centos7.9编译安装elasticsearch7

好的，下面是 CentOS 7.9 编译安装 Elasticsearch 7 的步骤： 1. 安装 Java Elasticsearch 是基于 Java 开发的，因此需要先安装 Java。可以执行以下命令来安装 OpenJDK： sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel 2. 下载 Elasticsearch 从 Elasticsearch 官网下载最新版本的 Elasticsearch，下载地址为：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch。 可以使用 wget 命令来下载，例如： wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.12.1-linux-x86_64.tar.gz 3. 解压 Elasticsearch 将下载的 Elasticsearch 压缩包解压到指定的目录： tar -zxvf elasticsearch-7.12.1-linux-x86_64.tar.gz -C /opt/ 4. 配置 Elasticsearch 进入 Elasticsearch 安装目录，编辑 config/elasticsearch.yml 文件，设置以下配置项： cluster.name: my_cluster node.name: my_node network.host: 0.0.0.0 其中，cluster.name 和 node.name 可以根据自己的需求修改，network.host 设置为 0.0.0.0 表示允许外部访问。 5. 启动 Elasticsearch 在 Elasticsearch 安装目录下执行以下命令启动 Elasticsearch： ./bin/elasticsearch 6. 验证 Elasticsearch 使用 curl 命令验证 Elasticsearch 是否正常运行： curl http://localhost:9200/ 如果返回以下信息，则表示 Elasticsearch 已经正常运行： { "name" : "my_node", "cluster_name" : "my_cluster", "cluster_uuid" : "xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxx", "version" : { "number" : "7.12.1", "build_flavor" : "default", "build_type" : "tar", "build_hash" : "xxxxxxx", "build_date" : "2021-04-20T20:56:39.040728659Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.8.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" } 以上就是 CentOS 7.9 编译安装 Elasticsearch 7 的步骤，希望能对你有所帮助。

Elasticsearch 7根据nest字段排序

在 Elasticsearch 7 中，您可以使用 nested 类型来存储嵌套文档，并使用 nested 查询来搜索这些文档。如果您想对 nested 字段进行排序，可以使用 nested 聚合。以下是一个简单的示例： 假设您有一个名为 books 的索引，其中包含一个 nested 字段 authors。您可以使用以下查询来按 authors 字段中的 name 字段进行排序： { "size": 10, "sort": [ { "authors.name.keyword": { "order": "asc", "nested": { "path": "authors" } } } ], "query": { "match_all": {} } } 在这个例子中，我们使用 authors.name.keyword 来指定排序字段。我们还指定了 nested 参数，告诉 Elasticsearch 我们要对嵌套字段进行排序，并使用 path 参数指定 authors 是嵌套字段的名称。 请注意，当您使用 nested 聚合时，您需要在查询中指定 nested 查询。否则，Elasticsearch 不会正确地解释您的查询，因为它不知道哪个字段是嵌套的。

Elasticsearch7关于mac的安装步骤

好的，以下是Elasticsearch 7在mac上的安装步骤： 1.首先，您需要安装Java 8或更高版本。您可以在终端中输入以下命令来检查您的Java版本： bash java -version 2.接下来，您需要下载Elasticsearch。您可以在[官方网站](https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch)上下载最新版本的Elasticsearch。或者，您可以在终端中输入以下命令来下载最新版本： bash curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.1-darwin-x86_64.tar.gz 3.下载完成后，您需要解压缩文件。在终端中进入下载目录，然后输入以下命令： bash tar -xvf elasticsearch-7.15.1-darwin-x86_64.tar.gz 4.解压缩完成后，您需要进入Elasticsearch目录并启动Elasticsearch。在终端中输入以下命令： bash cd elasticsearch-7.15.1 ./bin/elasticsearch 5.现在，您已经成功安装并启动了Elasticsearch。您可以在浏览器中输入以下地址来检查Elasticsearch是否正常运行： bash http://localhost:9200/ 这就是在mac上安装Elasticsearch 7的步骤。希望对您有所帮助！

springboot整合elasticsearch7具体步骤

Sure, I'd be happy to help! Here are the general steps you can follow to integrate Elasticsearch 7 with Spring Boot: 1. Add Elasticseach dependency to your project 2. Configure Elasticsearch properties in application.properties 3. Create Elasticsearch template configuration class 4. Implement Elasticsearch Repository interface 5. Define Elasticsearch query methods in Repository interface 6. Inject Elasticsearch Repository to your Service class 7. Use Elasticsearch queries in your Service class Hope this helps! Let me know if you have any further questions.

spring elasticsearch7 忽略大小写

在使用Spring集成Elasticsearch7时，可以通过设置索引的映射和查询时使用的分析器来实现忽略大小写的功能。 首先，在创建索引时，可以使用字段的映射设置来指定对应字段的分析器。通过设置分析器为"keyword_lowercase"，可以将字段设置为忽略大小写。例如，以下代码片段演示了如何创建一个忽略大小写的索引： java CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("my_index"); createIndexRequest.settings(Settings.builder() .put("index.analysis.analyzer.default.type", "custom") .put("index.analysis.analyzer.default.tokenizer", "keyword") .put("index.analysis.analyzer.default.filter", "lowercase") .build()); Mapping mapping = new Mapping.Builder() .field(new StringField("my_field") .analyzer("keyword_lowercase")) .build(); createIndexRequest.mapping(mapping); CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT); 在查询时，我们可以使用Spring Data Elasticsearch来构造查询请求。通过使用QueryBuilders类提供的matchQuery方法，并指定字段为忽略大小写的分析器，可以实现忽略大小写的查询。例如，以下代码片段演示了如何使用忽略大小写的方式进行查询： java QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("my_field", "value") .analyzer("keyword_lowercase"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(queryBuilder); SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index"); searchRequest.source(searchSourceBuilder); SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); 通过以上的设置和方法，我们可以在Spring集成Elasticsearch7中实现忽略大小写的功能。这样，无论字段的大小写如何，都可以正确地进行索引和查询操作。

elasticsearch7.x跟8.x

您好！Elasticsearch 7.x和8.x是Elasticsearch的不同版本。它们之间有一些重要的区别和改进。以下是一些主要的区别： 1. 性能改进：Elasticsearch 8.x引入了一些性能优化，包括更快的搜索和聚合操作，以及更高效的索引和存储。这些改进可以显著提高系统的吞吐量和响应时间。 2. 安全增强：Elasticsearch 8.x加强了安全性方面的功能。它引入了更强大的访问控制和身份验证功能，使得数据更加安全。 3. 全文搜索功能：Elasticsearch 8.x在全文搜索方面进行了改进，包括更准确的匹配和更高级的查询语法。 4. 管理和监控：Elasticsearch 8.x提供了更强大的管理和监控工具，使管理员能够更轻松地管理集群和监控性能。 5. API变化：Elasticsearch 8.x引入了一些API的变化，这意味着在升级到新版本时需要更新和修改现有的代码。 这只是一些主要的区别，每个版本都有自己的特点和改进。您可以查阅Elasticsearch官方文档以获取更详细的信息。

springboot2整合elasticsearch7，并生成elasticsearch工具类和生成调用例子

好的，我可以为您提供相关的信息和代码示例。首先，您需要确保您的Spring Boot项目中包含以下依赖项： xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.0.0</version> </dependency> 接下来，您需要在application.properties文件中添加以下配置： properties spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-application spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300 然后，您可以编写Elasticsearch工具类来执行一些常见的操作，例如索引文档、搜索文档等。以下是一个示例工具类： java import org.elasticsearch.action.ActionListener; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; import org.elasticsearch.action.get.GetRequest; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.SearchHits; import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException; import java.util.Map; @Component public class ElasticsearchUtil { @Autowired private RestHighLevelClient restHighLevelClient; /** * 索引文档 * @param indexName 索引名称 * @param id 文档ID * @param sourceMap 文档内容 * @throws IOException */ public void indexDocument(String indexName, String id, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException { IndexRequest request = new IndexRequest(indexName); if (id != null) { request.id(id); } request.source(sourceMap); restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } /** * 更新文档 * @param indexName 索引名称 * @param id 文档ID * @param sourceMap 文档内容 * @throws IOException */ public void updateDocument(String indexName, String id, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException { UpdateRequest request = new UpdateRequest(indexName, id); request.doc(sourceMap); restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT); } /** * 批量索引文档 * @param indexName 索引名称 * @param sourceMaps 文档内容列表 * @throws IOException */ public void bulkIndexDocuments(String indexName, Map<String, Object>[] sourceMaps) throws IOException { BulkRequest request = new BulkRequest(); for (Map<String, Object> sourceMap : sourceMaps) { IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName); indexRequest.source(sourceMap); request.add(indexRequest); } restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); } /** * 批量更新文档 * @param indexName 索引名称 * @param idList 文档ID列表 * @param sourceMap 文档内容 * @throws IOException */ public void bulkUpdateDocuments(String indexName, String[] idList, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException { BulkRequest request = new BulkRequest(); for (String id : idList) { UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(indexName, id); updateRequest.doc(sourceMap); request.add(updateRequest); } restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); } /** * 获取文档 * @param indexName 索引名称 * @param id 文档ID * @return * @throws IOException */ public Map<String, Object> getDocument(String indexName, String id) throws IOException { GetRequest request = new GetRequest(indexName, id); return restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT).getSourceAsMap(); } /** * 搜索文档 * @param indexName 索引名称 * @param keyword 关键词 * @param size 每页数量 * @param from 起始位置 * @return * @throws IOException */ public SearchHits searchDocuments(String indexName, String keyword, int size, int from) throws IOException { SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", keyword)); searchSourceBuilder.from(from); searchSourceBuilder.size(size); searchSourceBuilder.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(60)); searchRequest.source(searchSourceBuilder); SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); return searchResponse.getHits(); } } 最后，您可以在您的代码中使用ElasticsearchUtil类，并根据您的需求调用它的方法来执行所需的操作。以下是一个示例调用： java import org.elasticsearch.search.SearchHits; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; @RestController public class DemoController { @Autowired private ElasticsearchUtil elasticsearchUtil; @GetMapping("/index") public String index() throws IOException { Map<String, Object> sourceMap = new HashMap<>(); sourceMap.put("title", "Elasticsearch 7 教程"); sourceMap.put("content", "Elasticsearch 7 入门教程"); elasticsearchUtil.indexDocument("my_index", null, sourceMap); return "索引文档成功！"; } @GetMapping("/search") public String search(@RequestParam("keyword") String keyword, @RequestParam("size") int size, @RequestParam("from") int from) throws IOException { SearchHits searchHits = elasticsearchUtil.searchDocuments("my_index", keyword, size, from); return searchHits.toString(); } } 希望这些代码示例可以帮助您整合Elasticsearch 7到您的Spring Boot项目中，并提供了一些常见的操作示例。

最新推荐

CentOS 7 部署 Elasticsearch7.4 集群并进行安全认证.docx

CentOS 7 部署 Elasticsearch7.4 集群并进行安全认证.docx

Elasticsearch 开机自启脚本

Elasticsearch 开机自启脚本，方便用户自动启动Elasticsearch，也可以直接用systemctl启动或是关闭

es(elasticsearch)整合SpringCloud（SpringBoot）搭建教程详解

主要介绍了es(elasticsearch)整合SpringCloud（SpringBoot）搭建教程，本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

skywalking+es+kafka部署文档.docx

详细介绍了skywalking8.4 + kafka + es7配置搭建过程

elasticsearch中term与match的区别讲解

今天小编就为大家分享一篇关于elasticsearch中term与match的区别讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

分布式高并发.pdf

分布式高并发

基于多峰先验分布的深度生成模型的分布外检测

基于多峰先验分布的深度生成模型的似然估计的分布外检测鸭井亮、小林圭日本庆应义塾大学鹿井亮st@keio.jp，kei@math.keio.ac.jp摘要现代机器学习系统可能会表现出不期望的和不可预测的行为，以响应分布外的输入。因此，应用分布外检测来解决这个问题是安全AI的一个活跃子领域概率密度估计是一种流行的低维数据分布外检测方法。然而，对于高维数据，最近的工作报告称，深度生成模型可以将更高的可能性分配给分布外数据，而不是训练数据。我们提出了一种新的方法来检测分布外的输入，使用具有多峰先验分布的深度生成模型。我们的实验结果表明，我们在Fashion-MNIST上训练的模型成功地将较低的可能性分配给MNIST，并成功地用作分布外检测器。1介绍机器学习领域在包括计算机视觉和自然语言处理的各个领域中然而，现代机器学习系统即使对于分

阿里云服务器下载安装jq

根据提供的引用内容，没有找到与阿里云服务器下载安装jq相关的信息。不过，如果您想在阿里云服务器上安装jq，可以按照以下步骤进行操作： 1.使用wget命令下载jq二进制文件： ```shell wget https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.6/jq-linux64 -O jq ``` 2.将下载的jq文件移动到/usr/local/bin目录下，并添加可执行权限： ```shell sudo mv jq /usr/local/bin/ sudo chmod +x /usr/local/bin/jq ``` 3.检查j

毕业论文java vue springboot mysql 4S店车辆管理系统.docx

包括摘要，背景意义，论文结构安排，开发技术介绍，需求分析，可行性分析，功能分析，业务流程分析，数据库设计，er图，数据字典，数据流图，详细设计，系统截图，测试，总结，致谢，参考文献。

"结构化语言约束下的安全强化学习框架"

使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1，Nicholas Waytowich2，Ashwinkumar Ganesan1，Tim Oates1，TinooshMohsenin11马里兰大学，巴尔的摩县（UMBC），2美国陆军研究实验室，摘要强化学习（RL）已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功，当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理，这些奖励函数需要非常仔细地设计，以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时，尤其如此。然而，手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识，并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题，即奖励稀疏性，其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程，并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是，对于RL代理必须执行的每个任务，通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�