ElasticSearch java api -单例模式
//单例模式
private static Settings getSettingInstance(){
if(settings==null){
synchronized (Settings.class) {
if(settings==null){
settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
// client.transport.sniff=true
// 客户端嗅探整个集群的状态,把集群中其它机器的ip地址自动添加到客户端中,并且自动发现新加入集群的机器
.put("client.transport.sniff", true).put("client", true)// 仅作为客户端连接
.put("data", false).put("cluster.name", clustername)// 集群名称
.build();
}
}
}
return settings;
}
//单例模式
private static TransportClient client;
private static TransportClient getIstance() {
if (client == null) {
//同步代码块(对象未初始化时,使用同步代码块,保证多线程访问时对象在第一次创建后,不再重复被创建)
synchronized (TransportClient.class) {
if (client == null) {
client = new TransportClient(getSettingInstance()).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(hostname, Integer.parseInt(port1)))// TCP
// 连接地址
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(hostname, Integer.parseInt(port2)));
}
}
}
return client;
}
/**
* 创建索引 写入elasticsearch
*
* @param jsonlist
* 要创建索引的jsonlist数据
*/
public static void createIndex(List<JSONObject> jsonlist) {
searchRequestBuilder = getIstance().prepareSearch(index);
try {
// 创建索引
for (int i = 0; i < jsonlist.size(); i++) {
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex(index, type, jsonlist.get(i).getString("id")).setSource(jsonlist.get(i).toString())
.execute().actionGet();
if (indexResponse.isCreated()) {
System.out.println("创建成功!");
} else {
System.out.println("创建失败!");
}
}
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
ElasticSearch java api -单例模式的更多相关文章
- [搜索]ElasticSearch Java Api(一) -添加数据创建索引
转载:http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51707023 ElasticSearch JAVA API官网文档:https://www.elast ...
- Elasticsearch java api 基本搜索部分详解
文档是结合几个博客整理出来的,内容大部分为转载内容.在使用过程中,对一些疑问点进行了整理与解析. Elasticsearch java api 基本搜索部分详解 ElasticSearch 常用的查询 ...
- Elasticsearch java api 常用查询方法QueryBuilder构造举例
转载:http://m.blog.csdn.net/u012546526/article/details/74184769 Elasticsearch java api 常用查询方法QueryBuil ...
- 第08章 ElasticSearch Java API
本章内容 使用客户端对象(client object)连接到本地或远程ElasticSearch集群. 逐条或批量索引文档. 更新文档内容. 使用各种ElasticSearch支持的查询方式. 处理E ...
- Elasticsearch Java API深入详解
0.题记 之前Elasticsearch的应用比较多,但大多集中在关系型.非关系型数据库与Elasticsearch之间的同步.以上内容完成了Elasticsearch所需要的基础数据量的供给.但想要 ...
- Elasticsearch Java API 很全的整理
Elasticsearch 的API 分为 REST Client API(http请求形式)以及 transportClient API两种.相比来说transportClient API效率更高, ...
- ElasticSearch Java api 详解_V1.0
/×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/ Author:xxx0624 HomePage:http://www.cnblogs.com/xxx0624/ ...
- Elasticsearch JAVA api搞定groupBy聚合
本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合.为了简单起见,只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级,例如group ...
- Elasticsearch JAVA api轻松搞定groupBy聚合
本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合. 为了简单起见,只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级,例如group ...
随机推荐
- nginx配置虚拟主机-端口号区分/域名区分
Nginx实现虚拟机 可以实现在同一台服务运行多个网站,而且网站之间互相不干扰.同一个服务器可能有一个ip,网站需要使用80端口.网站的域名不同. 区分不同的网站有三种方式:ip区分.端口区分.域名区 ...
- Python3解leetcode Subtree of Another Tree
问题描述: Given two non-empty binary trees s and t, check whether tree t has exactly the same structure ...
- 基于MyBatis实现Dao理论
基于MyBatis实现Dao理论 推荐使用xml提供sql 实现接口推荐使用Mapper自动实现DAO接口,让我们更关注sql书写本身
- js数组声明+split()方法
split()方法:var words = sentence.split(' '): "hello".split("", 3) //可返回 ["h&q ...
- What code you will get when you create a wcf library
创建wcf服务库的时候,系统自动生成的代码 // 注意: 使用“重构”菜单上的“重命名”命令,可以同时更改代码和配置文件中的接口名“IService1”. [ServiceContract] publ ...
- Ehcache配置项及持久化到硬盘
EhCache 常见的配置项: cache元素的属性 name:缓存名称 maxElementsInMemory:内存中最大缓存对象数 maxElementsOnDisk:硬盘中最大缓存对象数,若是0 ...
- 将百分制转换为5分制的算法 Binary Search Tree ordered binary tree sorted binary tree Huffman Tree
1.二叉搜索树:去一个陌生的城市问路到目的地: for each node, all elements in its left subtree are less-or-equal to the nod ...
- CEF3 命令行 CefCommandLine 所有选项 与 开发中使用的测试网址
转自: https://blog.csdn.net/xiezhongyuan07/article/details/86640413 1.cef3 commandLine设置 在cef3开发过程中,在O ...
- python网络编程中互斥锁与进程之间的通信
一.互斥锁 进程之间数据隔离,但是共享一套文件系统,因而可以通过文件来实现进程直接的通信,但问题是必须自己加锁处理. 注意:加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行 ...
- Tensorflow--Keras官方原文
Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API(应用程序接口).它可用于快速设计原型.高级研究和生产,具有以下三个主要优势: 方便用户使用 Keras 具有针对常见用例做出优化的简单而一致 ...