Elasticsearch 7.0实例精解

Elasticsearch 7.0实例精解
作 者: 阿尔贝托·帕罗
出版社: 清华大学出版社
丛编项:
版权说明: 本书为出版图书,暂不支持在线阅读,请支持正版图书
标 签: 暂缺
ISBN 出版时间 包装 开本 页数 字数
未知 暂无 暂无 未知 0 暂无

作者简介

暂缺《Elasticsearch 7.0实例精解》作者简介

内容简介

本书详细阐述了与Elasticsearch 7.0相关的基本解决方案,主要包括管理映射、搜索功能详解、文本和数字查询、关系和地理查询、聚合、Elasticsearch中的脚本、管理集群、备份和还原数据、用户界面、使用采集模块、Java集成、Scala集成、Python集成、插件开发、大数据集成等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

图书目录

第1章 入门 1

1.1 技术要求 1

1.2 下载并安装Elasticsearch 1

1.3 设置网络 6

1.4 设置节点 9

1.5 设置Linux系统 11

1.6 设置不同的节点类型 13

1.7 设置协调器节点 14

1.8 设置采集节点 15

1.9 在Elasticsearch中安装插件 18

1.10 删除插件 21

1.11 更改日志记录设置 22

1.12 通过Docker设置节点 23

1.13 在Elasticsearch Cloud Enterprise上部署 26

第2章 管理映射 35

2.1 使用显式映射创建方法 36

2.2 映射基本类型 39

2.3 映射数组 43

2.4 映射对象 44

2.5 映射文档 46

2.6 在文档映射中使用动态模板 48

2.7 管理嵌套对象 50

2.8 使用连接字段管理子文档 52

2.9 添加具有多个映射的字段 56

2.10 映射GeoPoint字段 58

2.11 映射GeoShape字段 60

2.12 映射IP字段 61

2.13 映射别名字段 62

2.14 映射Percolator字段 64

2.15 映射特征和特征向量字段 67

2.16 将元数据添加到映射 69

2.17 指定不同的分析器 70

2.18 映射完成字段 72

第3章 基本操作 75

3.1 创建索引 76

3.2 删除索引 79

3.3 打开或关闭索引 81

3.4 将映射放入索引 83

3.5 获取映射 85

3.6 重建索引 87

3.7 刷新索引 90

3.8 冲洗索引 92

3.9 强制合并索引 93

3.10 缩小索引 95

3.11 检查索引是否存在 99

3.12 管理索引设置 100

3.13 使用索引别名 103

3.14 滚动索引 106

3.15 建立文档索引 108

3.16 获取文档 112

3.17 删除文档 115

3.18 更新文档 117

3.19 加快原子操作(批量操作) 121

3.20 加快GET操作(多个GET) 124

第4章 搜索功能详解 127

4.1 技术要求 127

4.2 执行搜索 128

4.3 对结果进行排序 136

4.4 突出显示结果 141

4.5 执行滚动查询 145

4.6 使用search_after功能 149

4.7 返回结果中的内部匹配 152

4.8 建议正确的查询 154

4.9 匹配结果计数 157

4.10 解释查询 159

4.11 查询性能分析 161

4.12 通过查询删除 163

4.13 通过查询更新 166

4.14 匹配所有文档 169

4.15 使用布尔查询 171

4.16 使用搜索模板 175

第5章 文本和数字查询 179

5.1 使用词条查询 179

5.2 使用多词条查询 184

5.3 使用前缀查询 187

5.4 使用通配符查询 191

5.5 使用正则表达式查询 194

5.6 使用跨度查询 196

5.7 使用匹配查询 204

5.8 使用查询字符串查询 207

5.9 使用简单的查询字符串查询 211

5.10 使用范围查询 214

5.11 常用词条查询 217

5.12 使用ID查询 220

5.13 使用函数评分查询 222

5.14 使用存在查询 227

第6章 关系和地理查询 231

6.1 使用has_child查询 231

6.2 使用has_parent查询 235

6.3 使用嵌套查询 238

6.4 使用geo_bounding_box查询 241

6.5 使用geo_polygon查询 243

6.6 使用geo_distance查询 245

第7章 聚合 249

7.1 执行聚合 250

7.2 执行统计聚合 255

7.3 执行词条聚合 257

7.4 执行重要词条聚合 261

7.5 执行范围聚合 264

7.6 执行直方图聚合 269

7.7 执行日期直方图聚合 274

7.8 执行过滤器聚合 278

7.9 执行多过滤器聚合 281

7.10 执行全局聚合 284

7.11 执行地理距离聚合 286

7.12 执行子级聚合 289

7.13 执行嵌套聚合 292

7.14 执行命中聚合 295

7.15 执行矩阵统计聚合 298

7.16 执行地理边界聚合 300

7.17 执行地理质心聚合 302

7.18 执行管道聚合 304

第8章 Elasticsearch中的脚本 309

8.1 关于Painless脚本 309

8.2 安装其他脚本插件 314

8.3 管理脚本 317

8.4 使用脚本对数据进行排序 321

8.5 使用脚本计算返回字段 326

8.6 使用脚本过滤搜索 328

8.7 在聚合中使用脚本 331

8.8 使用脚本更新文档 335

8.9 使用脚本重建索引 339

第9章 管理集群 343

9.1 使用API控制集群的运行状况 344

9.2 使用API控制集群的状态 347

9.3 使用API获取集群节点信息 352

9.4 通过API获取节点统计信息 358

9.5 使用任务管理API 365

9.6 使用热点线程API 368

9.7 管理分片分配 370

9.8 使用段API监控段 373

9.9 清理缓存 375

第10章 备份和还原数据 377

10.1 管理存储库 377

10.2 执行快照 380

10.3 还原快照 385

10.4 设置NFS共享进行备份 387

10.5 从远程集群重建索引 389

第11章 用户界面 393

11.1 安装和使用Cerebro 394

11.2 安装和使用ElasticHQ 401

11.3 安装Kibana 408

11.4 管理Kibana发现 413

11.5 使用Kibana可视化数据 417

11.6 使用Kibana开发工具 422

第12章 使用采集模块 425

12.1 管道定义 425

12.2 插入采集管道 428

12.3 获取采集管道 430

12.4 删除采集管道 431

12.5 模拟采集管道 432

12.6 内置处理器 437

12.7 Grok处理器 441

12.8 使用采集附件插件 445

12.9 使用采集GeoIP插件 448

第13章 Java集成 451

13.1 创建标准的Java HTTP客户端 452

13.2 创建HTTP Elasticsearch客户端 456

13.3 创建高级REST客户端 461

13.4 管理索引 463

13.5 管理映射 466

13.6 管理文档 470

13.7 管理批量操作 475

13.8 建立查询 479

13.9 执行标准搜索 482

13.10 使用聚合执行搜索 485

13.11 执行滚动搜索 490

13.12 集成DeepLearning4J 492

第14章 Scala集成 499

14.1 在Scala中创建客户端 500

14.2 管理索引 503

14.3 管理映射 505

14.4 管理文档 508

14.5 执行标准搜索 512

14.6 使用聚合执行搜索 514

14.7 集成DeepLearning.scala 517

第15章 Python集成 523

15.1 创建客户端 524

15.2 管理索引 526

15.3 管理映射 529

15.4 管理文档 532

15.5 执行标准搜索 536

15.6 使用聚合执行搜索 539

15.7 与NumPy和scikit-learn集成 542

第16章 插件开发 547

16.1 创建插件 547

16.2 创建分析器插件 552

16.3 创建REST插件 556

16.4 创建集群操作 561

16.5 创建采集插件 569

第17章 大数据集成 577

17.1 安装Apache Spark 577

17.2 使用Apache Spark索引数据 580

17.3 使用Apache Spark索引包含meta的数据 582

17.4 使用Apache Spark读取数据 586

17.5 使用Spark SQL读取数据 587

17.6 使用Apache Pig索引数据 589

17.7 结合使用Elasticsearch和Alpakka 593

17.8 结合使用Elasticsearch和MongoDB 598