ES代码总结2

本文部分转载于:

http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4869509.html

ElasticSearch的基本用法与集群搭建

 一、简介

ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎，不过ElasticSearch天生支持分布式，而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本，Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持。

这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比：http://solr-vs-elasticsearch.com/

二、基本用法

Elasticsearch集群可以包含多个索引（indices），每一个索引可以包含多个类型（types），每一个类型包含多个文档（documents），然后每个文档包含多个字段（Fields），这种面向文档型的储存，也算是NoSQL的一种吧。

ES比传统关系型数据库，对一些概念上的理解：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

从创建一个Client到添加、删除、查询等基本用法：

1、创建Client

public ElasticSearchService(String ipAddress, int port) {
        client = new TransportClient()
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress,
                        port));
    }

这里是一个TransportClient。

ES下两种客户端对比：

TransportClient：轻量级的Client，使用Netty线程池，Socket连接到ES集群。本身不加入到集群，只作为请求的处理。

Node Client：客户端节点本身也是ES节点，加入到集群，和其他ElasticSearch节点一样。频繁的开启和关闭这类Node Clients会在集群中产生“噪音”。

2、创建/删除Index和Type信息

 // 创建索引
     public void createIndex() {
         client.admin().indices().create(new CreateIndexRequest(IndexName))
                 .actionGet();
     }

     // 清除所有索引
     public void deleteIndex() {
         IndicesExistsResponse indicesExistsResponse = client.admin().indices()
                 .exists(new IndicesExistsRequest(new String[] { IndexName }))
                 .actionGet();
         if (indicesExistsResponse.isExists()) {
             client.admin().indices().delete(new DeleteIndexRequest(IndexName))
                     .actionGet();
         }
     }

     // 删除Index下的某个Type
     public void deleteType(){
         client.prepareDelete().setIndex(IndexName).setType(TypeName).execute().actionGet();
     }

     // 定义索引的映射类型
     public void defineIndexTypeMapping() {
         try {
             XContentBuilder mapBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
             mapBuilder.startObject()
             .startObject(TypeName)
                 .startObject("properties")
                     .startObject(IDFieldName).field("type", "long").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(SeqNumFieldName).field("type", "long").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(IMSIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(IMEIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(DeviceIDFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(OwnAreaFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(TeleOperFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").field("store", "yes").endObject()
                     .startObject(TimeFieldName).field("type", "date").field("store", "yes").endObject()
                 .endObject()
             .endObject()
             .endObject();

             PutMappingRequest putMappingRequest = Requests
                     .putMappingRequest(IndexName).type(TypeName)
                     .source(mapBuilder);
             client.admin().indices().putMapping(putMappingRequest).actionGet();
         } catch (IOException e) {
             log.error(e.toString());
         }
     }

这里自定义了某个Type的索引映射（Mapping），默认ES会自动处理数据类型的映射：针对整型映射为long，浮点数为double，字符串映射为string，时间为date，true或false为boolean。

注意：针对字符串，ES默认会做“analyzed”处理，即先做分词、去掉stop words等处理再index。如果你需要把一个字符串做为整体被索引到，需要把这个字段这样设置：field("index", "not_analyzed")。

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/mapping-intro.html

个人注:

设置mapping信息 这段代码是在ES中的索引库index和类型都已经建立完之后,再向type中插入数据之前设置要插入数据对应的mappings信息...

如果给一个还没有创建的索引库,类型 设置mapping信息 可以参考如下代码:

也可以实现判断一下这个索引库index 或者指定索引库index对应的类型type到底是否存在...再设置mapping信息.

注意:插入数据之后是无法修改索引库对应的mapping信息的...只能删了重新创建. 如下部分我在项目中使用的代码:

     public void setMappings(){
         //mappings
         try {
             XContentBuilder mappings = XContentFactory.jsonBuilder();
             mappings.startObject()
                 .startObject(EsUtil.mmobjectTypename)
                     .startObject("properties")
                         .startObject("name").field("type","text").endObject()
                         .startObject("search_createtime").field("type","text").endObject()
                     .endObject()
                 .endObject()
             .endObject();
             boolean exists = transportClient.admin().indices()
                     .prepareExists(EsUtil.indexname)
                     .execute().actionGet().isExists();
             if(exists){
                 PutMappingRequest putMappingRequest = Requests.
                         putMappingRequest(EsUtil.indexname).type(EsUtil.mmobjectTypename)
                         .source(mappings);
                 transportClient.admin().indices().putMapping(putMappingRequest).actionGet();
             }else{
                 CreateIndexRequestBuilder prepareCreate = transportClient.admin().indices().prepareCreate(EsUtil.indexname);
                 prepareCreate.addMapping(EsUtil.mmobjectTypename, mappings).execute().actionGet();
             }
         } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
         }
     }

关于设置mappings信息还可以参考如下:

http://stackoverflow.com/questions/23552845/configure-elasticsearch-mapping-with-java-api

3、索引数据

 // 批量索引数据
     public void indexHotSpotDataList(List<Hotspotdata> dataList) {
         if (dataList != null) {
             int size = dataList.size();
             if (size > 0) {
                 BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
                 for (int i = 0; i < size; ++i) {
                     Hotspotdata data = dataList.get(i);
                     String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
                     if (jsonSource != null) {
                         bulkRequest.add(client
                                 .prepareIndex(IndexName, TypeName,
                                         data.getId().toString())
                                 .setRefresh(true).setSource(jsonSource));
                     }
                 }

                 BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
                 if (bulkResponse.hasFailures()) {
                     Iterator<BulkItemResponse> iter = bulkResponse.iterator();
                     while (iter.hasNext()) {
                         BulkItemResponse itemResponse = iter.next();
                         if (itemResponse.isFailed()) {
                             log.error(itemResponse.getFailureMessage());
                         }
                     }
                 }
             }
         }
     }

     // 索引数据
     public boolean indexHotspotData(Hotspotdata data) {
         String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
         if (jsonSource != null) {
             IndexRequestBuilder requestBuilder = client.prepareIndex(IndexName,
                     TypeName).setRefresh(true);
             requestBuilder.setSource(jsonSource)
                     .execute().actionGet();
             return true;
         }

         return false;
     }

     // 得到索引字符串
     public String getIndexDataFromHotspotData(Hotspotdata data) {
         String jsonString = null;
         if (data != null) {
             try {
                 XContentBuilder jsonBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
                 jsonBuilder.startObject().field(IDFieldName, data.getId())
                         .field(SeqNumFieldName, data.getSeqNum())
                         .field(IMSIFieldName, data.getImsi())
                         .field(IMEIFieldName, data.getImei())
                         .field(DeviceIDFieldName, data.getDeviceID())
                         .field(OwnAreaFieldName, data.getOwnArea())
                         .field(TeleOperFieldName, data.getTeleOper())
                         .field(TimeFieldName, data.getCollectTime())
                         .endObject();
                 jsonString = jsonBuilder.string();
             } catch (IOException e) {
                 log.equals(e);
             }
         }

         return jsonString;
     }

ES支持批量和单个数据索引。

4、查询获取数据

 // 获取少量数据100个
     private List<Integer> getSearchData(QueryBuilder queryBuilder) {
         List<Integer> ids = new ArrayList<>();
         SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                 .setTypes(TypeName).setQuery(queryBuilder).setSize(100)
                 .execute().actionGet();
         SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
         for (SearchHit searchHit : searchHits) {
             Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get("id");
             ids.add(id);
         }
         return ids;
     }

     // 获取大量数据
     private List<Integer> getSearchDataByScrolls(QueryBuilder queryBuilder) {
         List<Integer> ids = new ArrayList<>();
         // 一次获取100000数据
         SearchResponse scrollResp = client.prepareSearch(IndexName)
                 .setSearchType(SearchType.SCAN).setScroll(new TimeValue(60000))
                 .setQuery(queryBuilder).setSize(100000).execute().actionGet();
         while (true) {
             for (SearchHit searchHit : scrollResp.getHits().getHits()) {
                 Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get(IDFieldName);
                 ids.add(id);
             }
             scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId())
                     .setScroll(new TimeValue(600000)).execute().actionGet();
             if (scrollResp.getHits().getHits().length == 0) {
                 break;
             }
         }

         return ids;
     }

这里的QueryBuilder是一个查询条件，ES支持分页查询获取数据，也可以一次性获取大量数据，需要使用Scroll Search。

5、聚合（Aggregation Facet）查询

 // 得到某段时间内设备列表上每个设备的数据分布情况<设备ID，数量>
     public Map<String, String> getDeviceDistributedInfo(String startTime,
             String endTime, List<String> deviceList) {

         Map<String, String> resultsMap = new HashMap<>();

         QueryBuilder deviceQueryBuilder = getDeviceQueryBuilder(deviceList);
         QueryBuilder rangeBuilder = getDateRangeQueryBuilder(startTime, endTime);
         QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
                 .must(deviceQueryBuilder).must(rangeBuilder);

         TermsBuilder termsBuilder = AggregationBuilders.terms("DeviceIDAgg").size(Integer.MAX_VALUE)
                 .field(DeviceIDFieldName);
         SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                 .setQuery(queryBuilder).addAggregation(termsBuilder)
                 .execute().actionGet();
         Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("DeviceIDAgg");
         if (terms != null) {
             for (Terms.Bucket entry : terms.getBuckets()) {
                 resultsMap.put(entry.getKey(),
                         String.valueOf(entry.getDocCount()));
             }
         }
         return resultsMap;
     }

Aggregation查询可以查询类似统计分析这样的功能：如某个月的数据分布情况，某类数据的最大、最小、总和、平均值等。

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-aggs.html

三、集群配置

配置文件elasticsearch.yml

集群名和节点名：

#cluster.name: elasticsearch

#node.name: "Franz Kafka"

是否参与master选举和是否存储数据

#node.master: true

#node.data: true

分片数和副本数

#index.number_of_shards: 5
#index.number_of_replicas: 1

master选举最少的节点数，这个一定要设置为整个集群节点个数的一半加1，即N/2+1

#discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

discovery ping的超时时间，拥塞网络，网络状态不佳的情况下设置高一点

#discovery.zen.ping.timeout: 3s

注意，分布式系统整个集群节点个数N要为奇数个！！

如何避免ElasticSearch发生脑裂（brain split）：http://blog.trifork.com/2013/10/24/how-to-avoid-the-split-brain-problem-in-elasticsearch/

即使集群节点个数为奇数，minimum_master_nodes为整个集群节点个数一半加1，也难以避免脑裂的发生，详情看讨论：https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/2488

四、Elasticsearch插件

1、elasticsearch-head是一个elasticsearch的集群管理工具：./elasticsearch-1.7.1/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head

2、elasticsearch-sql：使用SQL语法查询elasticsearch：./bin/plugin -u https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/1.3.5/elasticsearch-sql-1.3.5.zip --install sql

github地址：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql

3、elasticsearch-bigdesk是elasticsearch的一个集群监控工具，可以通过它来查看ES集群的各种状态。

安装：./bin/plugin -install lukas-vlcek/bigdesk

访问：http://192.103.101.203:9200/_plugin/bigdesk/，

4、elasticsearch-servicewrapper插件是ElasticSearch的服务化插件，

在https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper下载该插件后，解压缩，将service目录拷贝到elasticsearch目录的bin目录下。

而后，可以通过执行以下语句安装、启动、停止ElasticSearch：

sh elasticsearch install

sh elasticsearch start

sh elasticsearch stop

参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

http://stackoverflow.com/questions/10213009/solr-vs-elasticsearch

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java代码操作ES的settings配置信息