Elasticsearch

阐释了Elasticsearch的基本概念和用法 指导您完成Elasticsearch的设置过程 展示了如何在Elasticsearch中执行CRUD操作（创建、读取、更新、删除）

高性能搜索功能，比肩百度、谷歌。 分析海量数据，洞悉商业趋势、故障原因、发展动向。 监测数据变化，异常预警，及时掌控关键信息。 挖掘关键信息，从百万级大数据中轻松定位重点。

适用于 Chrome 浏览器的 Elasticsearch 管理插件，可解决索引数据无法显示问题。在 Chrome 浏览器的扩展程序中加载解压后的文件即可使用。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

该包含 Elasticsearch 的许可证文件以及 Marvel Agent 插件。

Elasticsearch 2.4.4是一款高度可扩展的开源全文搜索引擎，以其强大的分布式和实时搜索能力在大数据领域广受欢迎。这个版本优化了稳定性和性能，适用于处理、存储、搜索和分析大规模数据，特别适合需要快速响应和高可用性的应用场景。Elasticsearch支持丰富的全文搜索功能，包括拼写纠错、同义词支持、短语搜索等，通过RESTful API与各种编程语言集成，简化了开发过程。其分布式架构和弹性伸缩能力保证了系统的高可用性和容错性，同时支持实时分析和复杂的聚合功能。

Elasticsearch的最新版本压缩包可在此获取。

ES集群部署方案 Elasticsearch（ES）集群部署是指将多个ES节点组合成一个集群，以提升搜索与索引的性能与可用性。以下为详细的ES集群部署方案： 1. 集群配置 在ES集群中，每个节点需要配置以下参数：- 集群名称（cluster.name）：集群的标识符。- 节点名称（node.name）：每个节点的唯一标识。- 数据路径（path.data）：指定数据存储路径。 2. 索引分片与副本配置 索引分片机制用于将大型索引分成多个小型分片，提高检索效率。推荐根据数据量与查询负载设置分片数量和副本数量。 3. 节点角色 在ES中，节点可分为多种角色：- 数据节点（Data Node）：

随着Elasticsearch的发展，从5.x版本升级到7.x版本，数据写入方式发生了变化。在Elasticsearch5中，需要指定type字段，而在Elasticsearch7中移除了该字段。以下是针对Elasticsearch7的配置和代码示例：在7.x版本中，使用的是flink-connector-elasticsearch7_2.11。示例代码如下：public class Es7SinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = S

ElasticSearch 是一个搜索服务器，提供分布式多用户全文搜索引擎。