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待完善 Elasticsearch 在大数据的应用：Spring Boot + Elasticsearch：高效管理大数据的利器_springboot和elasticsearch数据是如何流通的

作者：运维做开发 | 2024-07-21 00:19:51

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springboot和elasticsearch数据是如何流通的

前言

作为一个开源的分布式全文搜索和分析引擎，Elasticsearch（以下简称ES）已经在不少企业应用中发挥了重要作用。ES最早是由Shay Banon于2010年创建，经过多年的发展，现已成为一个功能丰富、性能优越的大数据搜索引擎。本文将介绍ES的一些关键知识点、技术原理和操作实践，并结合Java代码示例进行讲解，以帮助开发者更好地了解和应用ES。

ES的基本概念和原理

ES的核心组件 ES由多个核心组件构成，包括Lucene引擎、分布式节点、索引和搜索API、聚合和查询DSL等。其中，Lucene是一个基于Java的全文搜索引擎库，是ES的底层技术支持。ES利用Lucene的搜索能力，实现了分布式搜索和数据分析。ES的节点（Node）是指运行在集群中的一个单独的实例，每个节点都是独立的，可以独立处理数据请求。ES的索引（Index）是指存储数据的物理位置，可以看作是数据库的表。ES的搜索API是通过HTTP请求进行调用的，开发者可以使用Java、Python、Ruby等多种语言进行调用。
ES的数据结构和数据类型 ES的数据结构是基于文档（Document）和索引（Index）的，每个文档都有一个唯一的ID，用于标识该文档。文档是指一个或多个键值对的集合，键是文档的字段名，值是字段的值。ES支持多种数据类型，包括字符串、数字、日期、布尔、地理位置等，其中字符串类型支持多种分词器，如Standard、Whitespace、Simple等。ES的地理位置类型支持多种地理位置查询操作，如GeoDistance、GeoBoundingBox、GeoPolygon等。
ES的查询和聚合操作 ES的查询操作可以通过DSL（Domain Specific Language）实现，DSL是一种基于JSON的语言，用于描述查询和聚合操作。ES的聚合操作是指对查询结果进行汇总统计的操作，包括对数据进行分组、求和、平均值等操作。ES的查询和聚合操作非常灵活，支持多种查询语法和函数，可以用于实现高级的搜索和数据分析。

ES的实践操作

下面将介绍ES的实践操作，包括如何安装和配置ES、如何创建索引和文档、如何进行查询和聚合等操作，并配有Java代码示例进行讲解。

安装和配置ES ES的安装和配置比较简单，只需要下载ES安装包，解压后即可启动ES服务。下面是Java代码示例：


//设置ES配置chatgpt
Settings settings = Settings.builder()
        .put("cluster.name", "myCluster")
        .put("node.name", "myNode")
        .build();
//创建ES客户端
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));

复制

创建索引和文档在ES中创建索引和文档非常简单，只需要通过Java API实现即可。下面是Java代码示例：


//创建索引
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.admin().indices().prepareCreate("myIndex").execute().actionGet();
 
//创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("myIndex", "myType", "1")
        .setSource(XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject()
                .field("name", "John")
                .field("age", 30)
                .endObject())
        .get();

复制

进行查询和聚合操作 ES的查询和聚合操作非常灵活，可以使用多种查询语法和函数。下面是Java代码示例：


//查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("myIndex")
        .setQuery(QueryBuilders.termQuery("name", "John"))
        .setSize(10)
        .get();
 
//聚合操作
AggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders
        .terms("by_age")
        .field("age");
SearchResponse response = client.prepareSearch("myIndex")
        .addAggregation(aggregation)
        .get();

复制

以上是ES的实践操作，通过Java代码示例可以更好地了解ES的应用。在实际应用中，还需要对ES的集群部署、性能优化等方面进行深入了解，以确保ES的高效、稳定运行。

总结

ES作为一个功能丰富、性能优越的大数据搜索引擎，已经被越来越多的企业广泛应用。本文介绍了ES的核心组件、数据结构和数据类型、查询和聚合操作等知识点，以及ES的实践操作，并通过Java代码示例进行讲解。希望本文能够帮助开发者更好地了解和应用ES，进一步推动ES的发展和应用。

Spring Boot + Elasticsearch：高效管理大数据的利器

一、介绍

1.1 Elasticsearch介绍及应用场景

Elasticsearch是一个开源的基于Lucene的搜索引擎，它提供了分布式、多租户的全文搜索能力，支持海量结构化和非结构化数据的存储和搜索。Elasticsearch在企业级搜索、数据分析、日志处理、安全和监控等领域有广泛的应用。

其中，常见的应用场景包括：

企业级搜索：对企业内部的文档、数据进行搜索和分析。
数据分析：通过对海量数据的搜索和分析，帮助企业发现商业价值。
日志处理：通过收集系统和应用产生的日志，实时或离线分析、查询和展示数据。
安全和监控：通过实时监控系统和网络流量，检测安全风险并进行预警。

1.2 Spring Boot介绍及优势

Spring Boot是一个快速开发框架，它简化了Spring应用的初始化和配置过程，提供了自动配置、依赖管理、运行时指标等诸多功能，从而使得开发者可以更加专注于业务逻辑。

Spring Boot的主要优势包括：

简化配置：无需手动配置XML文件，通过约定大于配置的方式可以快速构建和部署应用。
集成依赖：提供了众多常用的开发库、工具类和服务，可以快速集成各种技术栈。
丰富功能：提供了诸多生产环境必需的功能，如健康检查、性能监控，支持多种部署方式，如jar、war包等。

总而言之，Spring Boot作为一款快速开发框架，对于开发Elasticsearch应用具有不可替代的优势。

二、集成Elasticsearch到Spring Boot中

2.1 添加Elasticsearch依赖

我们可以在pom.xml文件中添加以下依赖来引入Elasticsearch：


<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

这个依赖会包含Elasticsearch的Java API和Spring Data Elasticsearch模块。Spring Data Elasticsearch模块提供了一组实用的工具和方法来简化数据访问层的开发。

2.2 配置Elasticsearch连接信息

在application.properties或application.yml文件中，我们需要配置Elasticsearch连接信息，如下所示：

application.properties:


spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-cluster-name
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

application.yml:


spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: my-cluster-name
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

这里的cluster-name和cluster-nodes需要根据实际情况进行修改。cluster-name是指Elasticsearch集群名称，而cluster-nodes是指Elasticsearch节点的地址和端口号，多个节点之间以逗号分隔。

2.3 编写Elasticsearch Repository接口

在Spring Data Elasticsearch中，可以使用Repository接口来定义Elasticsearch的增删改查操作。我们需要定义一个接口，继承自ElasticsearchRepository，并指定实体类和主键的类型，如下所示：


public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Long> {
}

其中，Article是我们定义的实体类，Long是主键的类型。

至此，我们已经完成了Elasticsearch在Spring Boot中的集成。接下来就可以使用ElasticsearchRepository提供的方法对数据进行增删改查操作，无需编写SQL语句。

三、实现数据的增删改查

3.1 使用注解定义实体类

在使用Spring Data Elasticsearch时，我们需要使用注解来定义实体类，从而告诉Spring Data Elasticsearch如何映射数据到Elasticsearch中的文档。下面是一个示例实体类：


@Document(indexName = "article_index", type = "article")
public class Article {
 
    @Id
    private Long id;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String author;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String content;
    @Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private Date createTime;
    
    // 省略getter/setter方法
}

这里我们使用@Document注解来指定索引名称和文档类型，使用@Id注解来指定主键字段，使用@Field注解来指定字段类型、分词器等信息。

3.2 实现索引的增删改查操作

通过ElasticsearchRepository提供的方法，我们可以轻松实现索引的增删改查操作。以下是一些常见的方法：

保存数据


Article article = new Article();
article.setId(1L);
article.setTitle("Spring Data Elasticsearch");
article.setAuthor("binjie09");
article.setContent("Spring Data Elasticsearch is easy to use.");
article.setCreateTime(new Date());
articleRepository.save(article);

根据id查询数据


Optional<Article> optional = articleRepository.findById(1L);
if (optional.isPresent()) {
    Article article = optional.get();
    System.out.println(article.getTitle()); // 输出：Spring Data Elasticsearch
}

根据关键词查询数据


Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10);
String keyword = "easy";
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", keyword))
        .withPageable(pageable)
        .build();
Page<Article> articlePage = articleRepository.search(searchQuery);
List<Article> articleList = articlePage.getContent();
for (Article article : articleList) {
    System.out.println(article.getTitle()); // 输出：Spring Data Elasticsearch is easy to use.
}

删除数据

articleRepository.deleteById(1L);

修改数据


Optional<Article> optional = articleRepository.findById(1L);
if (optional.isPresent()) {
    Article article = optional.get();
    article.setContent("Spring Data Elasticsearch is powerful.");
    articleRepository.save(article);
}

至此，我们已经完成了基于Spring Boot和Elasticsearch的数据增删改查操作。通过使用Spring Data Elasticsearch提供的各种接口和方法，我们可以轻松地完成复杂的搜索和分析任务。

四、搜索和过滤数据

4.1 查询语句的构建和运行

在Elasticsearch中，查询语句使用Query DSL来构建。Spring Data Elasticsearch提供了NativeSearchQueryBuilder类，可以帮助我们构建查询语句。以下是一个示例：


String keyword = "Spring Data Elasticsearch";
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", keyword));
Page<Article> articlePage = articleRepository.search(builder.build());
List<Article> articleList = articlePage.getContent();
for (Article article : articleList) {
    System.out.println(article.getTitle());
}

这里使用matchQuery来进行全文检索，查询title字段是否包含关键词。NativeSearchQueryBuilder提供了丰富的方法来构建各种查询语句，例如termQuery、rangeQuery、boolQuery等。

4.2 高亮显示搜索结果

为了让用户更好地理解搜索结果，我们可以通过高亮显示来强调匹配的关键字。以下是一个示例：


String keyword = "Spring Data Elasticsearch";
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", keyword));
HighlightBuilder.Field titleField = new HighlightBuilder.Field("title")
        .preTags("<em>").postTags("</em>");
builder.withHighlightFields(titleField);
Page<Article> articlePage = articleRepository.search(builder.build());
List<Article> articleList = articlePage.getContent();
for (Article article : articleList) {
    String title = article.getTitle();
    if (article.getHighlights().size() > 0) {
        title = article.getHighlights().get(0).getFragments()[0].toString();
    }
    System.out.println(title);
}

这里我们使用HighlightBuilder来指定需要高亮的字段，并通过preTags和postTags指定高亮的样式。在搜索结果中，如果匹配到了关键词，会返回带有高亮标签的字段值。我们需要从Article对象的highlights属性中获取高亮结果并显示出来。

4.3 使用过滤器筛选数据

在搜索数据时，我们可能需要使用一些过滤器来对数据进行筛选。Spring Data Elasticsearch提供了FilterBuilders类，可以帮助我们构建各种过滤器。以下是一个示例：


String keyword = "Spring Data Elasticsearch";
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", keyword));
builder.withFilter(FilterBuilders.termFilter("author", "binjie09"));
Page<Article> articlePage = articleRepository.search(builder.build());
List<Article> articleList = articlePage.getContent();
for (Article article : articleList) {
    System.out.println(article.getTitle());
}

这里我们使用termFilter来筛选作者为binjie09的数据。FilterBuilders提供了丰富的方法来构建各种过滤器，例如termFilter、rangeFilter、boolFilter等。与查询语句类似，过滤器也可以通过NativeSearchQueryBuilder来构建并添加到查询中。

至此，我们已经完成了基于Spring Boot和Elasticsearch的搜索和过滤数据操作。通过使用Spring Data Elasticsearch提供的各种接口、类和方法，我们可以轻松地完成搜索引擎的开发和应用。

五、使用Elasticsearch进行日志收集和分析

5.1 集成Logback和Logstash

Logback是一个开源的日志框架，使用广泛。在集成Elasticsearch进行日志收集和分析时，我们可以使用Logback与Logstash进行集成。Logstash是一个用于收集、处理和转发数据的工具，它可以与Elasticsearch无缝集成，实现日志数据的收集和存储。

为了使用Logback和Logstash进行集成，我们需要在项目中添加logstash-logback-encoder依赖，并配置logback.xml文件。以下是一个示例：


<configuration>
    <appender name="stash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:4560</destination>
        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
    </appender>
 
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="stash" />
    </root>
</configuration>

这里我们通过LogstashTcpSocketAppender将日志消息发送到Logstash的默认端口4560，并使用LogstashEncoder对消息进行格式化。

5.2 实现日志数据的收集和存储

在Logstash中，我们需要使用input、filter和output三个模块来组成一个数据管道（pipeline），完成数据的收集、处理和存储。以下是一个示例：


input {
  tcp {
    port => 4560
    codec => json_lines
  }
}
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} \[%{DATA:thread}\] %{JAVACLASS:class} - %{GREEDYDATA:message}" }
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "app-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

这里我们使用tcp作为输入，监听Logback发送的数据，并使用json_lines编解码器对数据进行格式化。filter模块使用grok插件，通过正则表达式解析日志消息中的各个字段。output模块将处理后的数据发送到Elasticsearch中，并指定index的名称格式为“app-年.月.日”，便于后续搜索和分析。

5.3 使用Kibana进行展示和分析

Kibana是一个开源的数据可视化工具，可以方便地对Elasticsearch中的数据进行展示和分析。我们可以使用Kibana创建Dashboard、Visualization和Saved Search等各种组件，并实时监控和分析应用程序的日志数据。

以下是Kibana中创建一个简单的Dashboard的示例：

在Kibana中选择Dashboard选项卡，点击Create new dashboard；
点击Add a panel按钮，选择Visualization类型；
在左侧的Index patterns列表中选择需要查询的index；
选择需要展示的图表类型，例如Pie Chart、Bar Chart等；
配置图表的X轴、Y轴、聚合方式等参数；
点击Save按钮保存图表。

通过Kibana，我们可以快速地绘制各种图表，并实时监控应用程序的日志数据。Kibana也提供了丰富的搜索和过滤功能，可以帮助我们快速筛选和查找数据。同时，Kibana还支持多用户、多设备的协作模式，可以方便地分享和协同工作。

至此，我们已经完成了使用Elasticsearch进行日志收集和分析的操作。通过Logback和Logstash的集成，我们可以将应用程序的日志数据实时收集和存储到Elasticsearch中。通过Kibana的可视化工具，我们可以进行各类图表展示和数据分析，并发现应用程序中的问题和优化点。

六、总结和展望

6.1 Spring Boot + Elasticsearch的优点和应用场景

Spring Boot是一个开源的Java框架，通过简化配置和编码工作，可以快速搭建出可运行的、独立的应用程序。而Elasticsearch则是一个开源的全文搜索引擎，可以快速地对大规模数据进行检索、排序和过滤。

将Spring Boot和Elasticsearch结合起来使用有以下几个优点：

简化开发：使用Spring Boot可以快速搭建出应用程序框架，并提供了丰富的依赖库和工具集；同时Elasticsearch也提供了丰富的API接口和工具集，可以帮助我们快速构建搜索引擎功能。
高效查询：Elasticsearch采用分布式存储架构和倒排索引技术，在大规模数据下也能够快速地进行搜索和排序。
数据可视化：Elasticsearch配合Kibana可以方便地实现数据可视化和报表展示，可以直观地显示搜索结果和趋势。
大数据量处理：Elasticsearch能够快速地处理和索引大量数据，常用于企业级的日志收集、搜索和分析等场景。

因此，Spring Boot和Elasticsearch结合适用于需要在大规模数据下进行高效搜索、排序和过滤的场景。例如，企业级的搜索引擎、电商网站的商品搜索和推荐、日志收集和分析等应用场景。

6.2 未来发展方向和趋势

近些年，随着互联网数据的爆炸式增长，搜索引擎技术日益成为企业数据分析和决策的核心。因此，Elasticsearch及其周边生态系统也在不断发展和壮大。未来Elasticsearch的发展方向和趋势主要有以下几个：

分布式架构：随着数据量的不断增长，分布式存储和计算技术将成为Elasticsearch和其他搜索引擎的重点发展方向。同时，容错、高可用和自动化运维等技术也将逐渐成熟和普及。
大数据处理：Elasticsearch已经成为企业级的日志收集和分析工具，并逐渐扩展到包括安全监控、业务报表等众多领域。未来Elasticsearch将继续深化各类场景下的解决方案，并提供更加完善的工具和文档支持。
人工智能：随着人工智能技术的崛起，搜索引擎也将会在自然语言处理、机器学习等方面进行更深层次的研究和应用。Elasticsearch已经提供了Concurrent Machine Learning（CML）算法库，未来可能会在这个领域进一步发力。

可以预见的是，未来Elasticsearch将继续成为搜索引擎技术中的重要一员，并深入到更多的应用场景中。同时，Elasticsearch周边生态系统也会不断成长和壮大，为企业级数据分析和智能决策提供强有力的支持。

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