ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。它是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用几秒钟内搜索百万级别的数据。
ES是高度可伸缩的开源全文搜索和分析引擎。它可以实时地存储、搜索和分析大容量的数据。通常用作底层引擎/技术力量有复杂的搜索功能和需求的应用程序。
这是一些典型的应用场景：
Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。
单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。
Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。
下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。
微博登录
QQ登录 $ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。
Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。
Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。
通常，我们可以认为对象(object)和文档(document)是等价相通的。不过，他们还是有所差别：对象(Object)是一个JSON结构体——类似于哈希、hashmap、字典或者关联数组；对象(Object)中还可能包含其他对象(Object)。 在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。
Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。
下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。
$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class)，这个类定义了属性或与对象关联的数据。
user类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。在关系型数据库中，我们经常将相同类的对象存储在一个表里，因为它们有着相同的结构。同理，在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。
每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。
向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/accounts/person发送请求，就可以新增一条人员记录。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}'
服务器返回的 JSON 对象，会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}如果你仔细看，会发现请求路径是/accounts/person/1，最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字，任意字符串（比如abc）都可以。
新增记录的时候，也可以不指定 Id，这时要改成 POST 请求。
$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
"user": "李四",
"title": "工程师",
"desc": "系统管理"
}'上面代码中，向/accounts/person发出一个 POST 请求，添加一个记录。这时，服务器返回的 JSON 对象里面，_id字段就是一个随机字符串。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}如果没有先创建 Index（这个例子是accounts），直接执行上面的命令，Elastic 也不会报错，而是直接生成指定的 Index
向/Index/Type/Id发出 GET 请求，就可以查看这条记录。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录，URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。
返回的数据中，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录。
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理"
}
} 如果 Id 不正确，就查不到数据，found字段就是false。
$ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "abc",
"found" : false
} 删除记录就是发出 DELETE 请求
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'更新记录就是使用 PUT 请求，重新发送一次数据
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}'
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":2,
"result":"updated",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":false
}上面代码中，我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理，软件开发"。 返回结果里面，有几个字段发生了变化
可以看到，记录的 Id 没变，但是版本（version）从1变成2，操作类型（result）从created变成updated，created字段变成false，因为这次不是新建记录
Elasticsearch是一个分布式系统。当documents被创建、更新或者删除，其新版本会被复制到集群的其它节点。Elasticsearch既是异步的(asynchronous )也是同步的(concurrent)，其含义是复制请求都是并行发送的，但是到达目的地的顺序是无序的。Elasticsearch系统需要一种方法使得老版本的文档永远都无法覆盖新的版本。
每当文档被改变的时候，文档中的
_version将会被增加（+1）。Elasticsearch使用_version确保所有的修改都会按照正确的顺序执行。如果文档旧的版本在新的版本之后到达，它会被简单的忽略。
使用 GET 方法，直接请求/Index/Type/_search，就会返回所有记录。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'
{
"took":2,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":2,
"max_score":1.0,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_score":1.0,
"_source": {
"user": "李四",
"title": "工程师",
"desc": "系统管理"
}
},
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":1.0,
"_source": {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}
上面代码中，返回结果的 took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。
total：返回记录数，本例是2条。max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。hits：返回的记录组成的数组。返回的记录中，每条记录都有一个_score字段，表示匹配的程序，默认是按照这个字段降序排列。
Elastic 的查询非常特别，使用自己的查询语法，要求 GET 请求带有数据体
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
}'
上面代码使用 Match 查询，指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词，返回结果如下
{
"took":3,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.28582606,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.28582606,
"_source": {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}
Elastic 默认一次返回10条结果，可以通过size字段改变这个设置。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"size": 1
}'
上面代码指定，每次只返回一条结果。
还可以通过from字段，指定位移。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"from": 1,
"size": 1
}'
上面代码指定，从位置1开始（默认是从位置0开始），只返回一条结果。
如果有多个搜索关键字， Elastic 认为它们是or关系
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
}'
上面代码搜索的是软件 or 系统。
如果要执行多个关键词的and搜索，必须使用布尔查询。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "软件" } },
{ "match": { "desc": "系统" } }
]
}
}
}'引入对应依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch-spark-13_2.10</artifactId>
<version>5.0.1</version>
</dependency>// 1
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.SparkConf;
// 2
import org.elasticsearch.spark.rdd.api.java.JavaEsSpark;
...
// 3
SparkConf conf = ...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
// 4
Map<String, ?> numbers = ImmutableMap.of("one", 1, "two", 2);
Map<String, ?> airports = ImmutableMap.of("OTP", "Otopeni", "SFO", "San Fran");
// 5
JavaRDD<Map<String, ?>> javaRDD = jsc.parallelize(ImmutableList.of(numbers, airports));
// 6
JavaEsSpark.saveToEs(javaRDD, "spark/docs"); 下面是代码解释：
步骤 | 具体含义 |
|---|---|
1 | Spark imports |
2 | elasticsearch-hadoop imports |
3 | 运行Spark |
4 | 使用了Guava |
5 | 创建 RDD |
6 | 保存到ES中，Index为 |
我们可以直接将Json字符串写入到ElasticSearch中，如下：
String json1 = "{\"reason\" : \"business\",\"airport\" : \"SFO\"}";
String json2 = "{\"participants\" : 5,\"airport\" : \"OTP\"}";
JavaSparkContext jsc = ...
JavaRDD<String> stringRDD = jsc.parallelize(ImmutableList.of(json1, json2));
JavaEsSpark.saveJsonToEs(stringRDD, "spark/json-trips"); Java有一个专用的类，它提供与EsSparkStreaming类似的功能，即包org.elasticsearch.spark.streaming.api.java中的JavaEsSparkStreaming（类似于Spark的Java API的包）：
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.elasticsearch.spark.streaming.api.java.JavaEsSparkStreaming;
...
SparkConf conf = ...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
JavaStreamingContext jssc = new JavaSparkStreamingContext(jsc, Seconds.apply(1));
Map<String, ?> numbers = ImmutableMap.of("one", 1, "two", 2);
Map<String, ?> airports = ImmutableMap.of("OTP", "Otopeni", "SFO", "San Fran");
JavaRDD<Map<String, ?>> javaRDD = jsc.parallelize(ImmutableList.of(numbers, airports));
Queue<JavaRDD<Map<String, ?>>> microbatches = new LinkedList<>();
microbatches.add(javaRDD);
JavaDStream<Map<String, ?>> javaDStream = jssc.queueStream(microbatches);
JavaEsSparkStreaming.saveToEs(javaDStream, "spark/docs");
jssc.start() Java有一个专用的JavaPairRDD，返回的Tuple2值（或第二个元素）将文档作为java.util集合返回。
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.elasticsearch.spark.rdd.api.java.JavaEsSpark;
...
SparkConf conf = ...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
JavaPairRDD<String, Map<String, Object>> esRDD =
JavaEsSpark.esRDD(jsc, "radio/artists"); 我们还可以将JavaBean 或者Spark SQL中的DataFrame存入到ES中，具体可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html#CO47-3
1 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/_basic_concepts.html (官方文档)
2 http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html (阮一峰写的简要教程)
3 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/index.html (中文文档，较旧)
4https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html (ES与Spark整合 官方文档)
5https://www.iteblog.com/archives/1728.html (Spark+ES 实践博客)
6http://wiki.jikexueyuan.com/project/elasticsearch-definitive-guide-cn/ (极客学院中文教程)
7https://www.iteblog.com/archives/1741.html (ElasticSearch查询例子)
