Elasticsearch 是一个分布式的、面向生产规模工作负载优化的搜索引擎.

Kibana 可以将 Elasticsearch 中的数据转化为直观的图表、图形和仪表盘.

这篇文章，您将学习本地安装 Elasticsearch 和 Kibana，以及使用开发工具/ Java SDK 创建索引和搜索数据.

1 本地安装

1.1 创建网络

我们需要创建一个供 Elasticsearch 和 Kibana 使用的 network。这个 network 将被用于 Elasticsearch 和 Kibana 之间的通信.

                        
                          docker network create elastic

                        
                      

1.2 安装 ES

拉取 Elasticsearch 镜像 。

                        
                          docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:{version}

                        
                      

这里的版本 version ，我们选取： 8.9.0 .

                        
                          docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

                        
                      

启动 docker elasticsearch 镜像 。

                        
                          docker run --name elasticsearch --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -t docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.9.0

                        
                      

修改 elasticsearch 用户密码 。

                        
                          bin/elasticsearch-reset-password --username elastic -i

                        
                      

1.3 安装 Kibana

拉取 Kibana 镜像 。

                        
                          docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.9.0

                        
                      

启动 Kibana 镜像 。

                        
                          docker run --name kibana --net elastic -p 5601:5601 docker.elastic.co/kibana/kibana:8.9.0

                        
                      

因为启动安装 Kibana ，需要 token , 所以进入 elasticsearch 容器 ，执行:

                        
                          bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s kibana

                        
                      

输入 token 之后，刷新页面，进入登录页面:

2 接口测试

我们可以使用 Kibana Dev tools 来进行接口测试.

2.1 添加

向索引添加单个文档，提交一个 HTTP POST 请求，目标是该索引.

                        
                          POST /customer/_doc/1
{
  "firstname": "Jennifer",
  "lastname": "Walters"
}

                        
                      

该请求会自动创建名为 customer 的索引（如果不存在），然后添加一个 ID 为 1的新文档，同时存储并建立 firstname 和 lastname 字段的索引.

新文档可以立即从集群中的任何节点获取。您可以使用 GET 请求来检索它，请求中需指定其文档 ID :

                        
                          GET /customer/_doc/1

                        
                      

要一次性添加多个文档，请使用 _bulk API。批量数据必须是以换行分隔的 JSON（NDJSON）格式。每一行必须以换行字符（\n）结尾，包括最后一行.

                        
                          PUT customer/_bulk
{ "create": { } }
{ "firstname": "Monica","lastname":"Rambeau"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Carol","lastname":"Danvers"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Wanda","lastname":"Maximoff"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Jennifer","lastname":"Takeda"}

                        
                      

2.2 搜索

已索引的文档可以在准实时的情况下进行搜索。下面的搜索将在 customer 索引中匹配所有名为 Jennifer 的顾客.

                        
                          GET customer/_search
{
  "query" : {
    "match" : { "firstname": "Jennifer" }
  }
}

                        
                      

2.3 视图

进入 Kibana Data Views

然后创建数据视图 :

创建数据视图之后，可以在 Analytics > Discover 查看索引数据.

3 Java SDK 实战

3.1 依赖

                        
                          <dependency>
    <groupId>co.elastic.clients</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
    <version>8.9.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.github.hakky54</groupId>
    <artifactId>sslcontext-kickstart</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>jakarta.json</groupId>
    <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
    <version>2.0.1</version>
</dependency>

<!-- 强制走高版本 ，防止和springboot 依赖冲突  -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>8.9.0</version>
</dependency>

                        
                      

3.2 创建客户端

                        
                          RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https"));

final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials("elastic", "ilxw@19841201"));

// Elasticsearch 提供了 Https 服务，创建 client 建立 SSL 链接时没有做证书验证 ；
SSLFactory sslFactory = SSLFactory.builder().withUnsafeTrustMaterial().withUnsafeHostnameVerifier().build();
builder = builder.setHttpClientConfigCallback(
                   httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider)
                                 setSSLContext(sslFactory.getSslContext())
                                .setSSLHostnameVerifier(sslFactory.getHostnameVerifier())
        );

RestClient restClient = builder.build();

// Create the transport with a Jackson mapper
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());

// And create the API client
ElasticsearchClient esClient = new ElasticsearchClient(transport);

                        
                      

3.3 创建文档

创建索引名为 products ，新建一个文档 id 为 1 .

                        
                          ProductPo product = new ProductPo(1, "Bag", 42);

IndexRequest<Object> indexRequest = new IndexRequest.Builder<>().index("products").id(String.valueOf(product.getId())).document(product).build();

IndexResponse response = esClient.index(indexRequest);

System.out.println("Indexed with version " + response.version());

                        
                      

3.4 查询文档

                        
                          GetResponse<ProductPo> response = esClient.get(g -> g
                .index("products")
                .id(String.valueOf(1)),
        ProductPo.class
);

if (response.found()) {
    ProductPo product = response.source();
    System.out.println("Product name " + product.getName());
} else {
    System.out.println("Product not found");
}

                        
                      

3.5 修改文档

                        
                           Map<String, Object> doc = new HashMap<String, Object>();
 //文档产品名称调整为 my bike
 doc.put("name", "my bike");
 doc.put("price", 100);

 BulkOperation op = new BulkOperation.Builder().update(
        						 i -> i.action(new UpdateAction.Builder<>().doc(doc).docAsUpsert(true).build()).id("1"))
         						 .build();

   List<BulkOperation> list = Collections.singletonList(op);
   BulkResponse response = esClient.bulk(bulkBuilder -> bulkBuilder.index("products").operations(list));

                        
                      

---

参考文档:

1、Elasticsearch 官方文档:

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

2、Github文档 。

https://github.com/elastic/elasticsearch 。

最后此篇关于Elasticsearch保姆级入门篇的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Elasticsearch保姆级入门篇的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。