同步操作将从 Java精选/Ebooks 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
ingest节点可以看作是数据前置处理转换的节点,支持pipeline管道设置,可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作,类似于logstash中filter的作用,功能相当强大。
PUT test_001/_mapping
{
"properties": {
"title":{
"type":"keyword"
}
}
}
REST API是使用超文本传输协议的系统之间的通信,它以XML和JSON格式传输数据请求。
REST协议是无状态的,并且与服务器和存储数据的用户界面分离,从而增强了用户界面与任何类型平台的可移植性。它还提高了可扩展性,允许独立实现组件,因此应用程序变得更加灵活。
REST API独立于平台和语言,只是用于数据交换的语言是XML或JSON。
Elasticsearch Analyzer的类型为内置分析器和自定义分析器。
Standard Analyzer: 标准分析器是默认分词器,如果未指定,则使用该分词器。
它基于Unicode文本分割算法,适用于大多数语言。
Whitespace Analyzer: 基于空格字符切词。
Stop Analyzer: 在simple Analyzer的基础上,移除停用词。
Keyword Analyzer: 不切词,将输入的整个串一起返回。
自定义分词器的模板: 自定义分词器的在Mapping的Setting部分设置:
PUT my_custom_index
{
"settings":{
"analysis":{
"char_filter":{},
"tokenizer":{},
"filter":{},
"analyzer":{}
}
}
}
其中参数含义如下:
“char_filter”:{},——对应字符过滤部分;
“tokenizer”:{},——对应文本切分为分词部分;
“filter”:{},——对应分词后再过滤部分;
“analyzer”:{}——对应分词器组成部分,其中会包含:1. 2. 3。
GET test_001/_doc/1
把全文本转换成一系列单词(term/token)的过程,叫做分词。
举一个分词简单的例子:比如输入 Hello World,会自动分成两个单词,一个是hello,另一个是world,可以看出单词也被转化成了小写。
分词器(Tokenizers)接收一个字符流,将其分解为单个标记(通常是单个单词),并输出一个标记流。例如,当看到任何空白时,whitespace分词器就会将文本分解为标记。它会将文本“Quick brown fox!”转换为“Quick, brown, fox!” 。
分词器(Tokenizers)还负责记录每个词的顺序或位置(用于短语和词接近查询),以及该词表示的原始词的开头和结尾字符偏移量(用于突出显示搜索片段)。
分词器(Tokenizers)主要还是用来创建分析器(Analyzer)的。ES有很多内置的分词器,以供用户来自定义分析器。
分词器是专门处理分词的组件,分词器由以下三部分组成:
Character Filters: 针对原始文本处理,比如去除HTML标签。
Tokenizer: 按照规则切分为单词,比如按照空格切分。
Token Filters: 将切分的单词进行加工,比如大写转小写,删除stopwords,增加同义语。
Marvel可以很简单的通过Kibana监控Elasticsearch。支持实时查看集群健康状态和性能,也可以分析过去的集群、索引和节点指标。
1、TransportClient利用transport模块远程连接一个elasticsearch集群。
2、TransportClient并不加入到集群中,只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址,并以轮询的方式与这些地址进行通信。
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