10 записей с тегом "Elasticsearch"

1. Обзор​

В этом руководстве мы рассмотрим основы Spring Data Elasticsearch с акцентом на код и на практике.

Мы узнаем, как индексировать, искать и запрашивать Elasticsearch в приложении Spring, используя Spring Data Elasticsearch. Spring Data Elasticseach — это модуль Spring, который реализует Spring Data, предлагая способ взаимодействия с популярной поисковой системой с открытым исходным кодом на основе Lucene.

Хотя Elasticsearch может работать без четко определенной схемы, по-прежнему принято разрабатывать ее и создавать сопоставления, определяющие тип данных, которые мы ожидаем в определенных полях . Когда документ индексируется, его поля обрабатываются в соответствии с их типами. Например, текстовое поле будет размечено и отфильтровано в соответствии с правилами сопоставления. Мы также можем создавать собственные фильтры и токенизаторы.

Для простоты мы будем использовать образ докера для нашего экземпляра Elasticsearch, хотя подойдет любой экземпляр Elasticsearch, прослушивающий порт 9200 .

Мы начнем с запуска нашего экземпляра Elasticsearch:

1. Обзор​

В этом кратком руководстве мы рассмотрим, как отправлять данные JMX с нашего сервера Tomcat в Elastic Stack (ранее известный как ELK).

Мы обсудим, как настроить Logstash для чтения данных из JMX и отправки их в Elasticsearch.

2. Установите эластичный стек​

Во-первых, нам нужно установить стек Elastic ( Elasticsearch — Logstash — Kibana )

1. Обзор​

Запросы полнотекстового поиска и лингвистический поиск по документам. Он включает одно или несколько слов или фраз и возвращает документы, соответствующие условиям поиска.

ElasticSearch — это поисковая система, основанная на Apache Lucene , бесплатной библиотеке программного обеспечения для поиска информации с открытым исходным кодом. Он предоставляет распределенную полнотекстовую поисковую систему с веб-интерфейсом HTTP и документами JSON без схемы.

В этой статье рассматривается REST API ElasticSearch и демонстрируются основные операции только с использованием HTTP-запросов.

2. Настройка​

1. Введение​

Elasticsearch наиболее известен своими возможностями полнотекстового поиска, но также имеет полную геопространственную поддержку.

Мы можем узнать больше о настройке Elasticsearch и начале работы в этой предыдущей статье .

Давайте посмотрим, как мы можем сохранять геоданные в Elasticsearch и как мы можем искать эти данные с помощью геозапросов.

2. Тип географических данных​

1. Обзор​

В этой статье мы рассмотрим некоторые ключевые понятия, связанные с системами полнотекстового поиска, уделив особое внимание Elasticsearch.

Поскольку эта статья ориентирована на Java, мы не будем давать подробное пошаговое руководство по настройке Elasticsearch и показывать, как он работает внутри. Вместо этого мы нацелимся на Java-клиент и на то, как использовать основные функции, такие как index , delete , get и search .

2. Настройка​

Для простоты мы будем использовать образ докера для нашего экземпляра Elasticsearch, хотя подойдет любой экземпляр Elasticsearch, прослушивающий порт 9200 .

1. Введение​

Любой, кто работал с Elasticsearch , знает, что создание запросов с использованием их поискового API RESTful может быть утомительным и подверженным ошибкам.

В этом руководстве мы рассмотрим Jest , HTTP-клиент Java для Elasticsearch. В то время как Elasticsearch предоставляет собственный Java-клиент, Jest предлагает более гибкий API и более простые интерфейсы для работы с .

2. Зависимость от Maven​

Первое, что нам нужно сделать, это импортировать библиотеку Jest в наш POM:

1. Обзор​

Тегирование — это распространенный шаблон проектирования, который позволяет нам классифицировать и фильтровать элементы в нашей модели данных.

В этой статье мы реализуем тегирование с помощью Spring и Elasticsearch. Мы будем использовать Spring Data и Elasticsearch API.

Прежде всего, мы не собираемся описывать основы получения Elasticsearch и Spring Data — вы можете изучить их здесь .

2. Добавление тегов​

1. Обзор​

В этом кратком руководстве мы шаг за шагом обсудим, как отправлять журналы приложений в Elastic Stack (ELK).

В более ранней статье мы сосредоточились на настройке Elastic Stack и отправке в него данных JMX.

2. Настройте логбэк​

давайте начнем с настройки Logback для записи журналов приложений в файл с помощью FileAppender :

1. Обзор​

В этом кратком руководстве мы обсудим, как отправлять метрики на уровне ОС в Elastic Stack. В качестве эталона мы будем использовать здесь сервер Ubuntu.

Мы будем использовать Metricbeat для сбора данных из операционной системы и периодической отправки их в Elasticsearch.

Если вы заинтересованы в отправке других типов данных в экземпляр ES, ранее мы обсуждали данные JMX и журналы приложений .

2. Установите Метрибит​

1. Введение​

В предыдущей статье мы продемонстрировали, как настроить и использовать Spring Data Elasticsearch для проекта. В этой статье мы рассмотрим несколько типов запросов, предлагаемых Elasticsearch, а также поговорим об анализаторах полей и их влиянии на результаты поиска.

2. Анализаторы​

Все сохраненные строковые поля по умолчанию обрабатываются анализатором. Анализатор состоит из одного токенизатора и нескольких токен-фильтров, и обычно ему предшествует один или несколько символьных фильтров.

Анализатор по умолчанию разбивает строку по общепринятым разделителям слов (таким как пробелы или знаки препинания) и помещает каждый токен в нижний регистр. Он также игнорирует общеупотребительные английские слова.