利用JavaRestClient实现创建、删除索引库,判断索引库是否存在

RestHighLevelClient的简单使用 二、代码 1、添加索引结构到es 2、获取索引信息 3、删除索引 4、添加数据到索引中 5、局部更新索引中的数据 6、根据文档id查询索引中的数据 7、根据文档id删除索引中的数据 8、根据查询条件删除索引中的数据 9、批量插入数据到索引中 10、批量删除索引中的数据 11、高级查询之查询全部数据 12、高级查询之term精准匹配 13、高级查询之分页查询 14、高级查询之排序查询 15、高级查询之source获取部分字段内容 16、高级查询之should匹配 17、高级查询 阅读详情

1、初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中,与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中,必须先完成这个对象的初始化,建立与elasticsearch的连接。

1)引入es的RestHighLevelClient依赖:

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.12.1</version>
</dependency>

注:导入的依赖的版本要和打开的es的版本对应

 2)初始化RestHighLevelClient:

//初始化RestHighLevelClient:  
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.177.132:9200"))
        );
    }

 

 2、创建索引库

        //初始化RestHighLevelClient:
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.177.132:9200"))
        );
        //创建请求
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        //设置参数
        //HotelConstants.HOTEL_MAPPING:是封装了的json建库语句
        request.source(HotelConstants.HOTEL_MAPPING, XContentType.JSON);
        //执行请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("索引库创建完毕");

 把建库的json封装

package cn.itcast.hotel.utils;

/**
 * @author ning
 * @since 2022/12/4 22:08
 */

public class HotelConstants {
    public static final String HOTEL_MAPPING ="{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\":{\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

 

 3、删除索引库

        //初始化RestHighLevelClient:
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.177.132:9200"))
        );
        //创建请求
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
        //执行请求
        client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("索引库删除完毕");
    }

 

 4、判断索引库是否存在

        //初始化RestHighLevelClient:
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.177.132:9200"))
        );
        //创建请求
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
        //执行请求
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("索引库是否存在?" + exists);

Java 中使用 ES 高级客户端库 RestHighLevelClient 清理百万级规模历史数据 [cleanESHistoryData] 定时任务-清理索引:[{}],时间:{}的历史文档数据成功,耗时{}ms”“[cleanESHistoryData] 定时任务-清理索引:[{}],时间:{}的历史文档数据失败,耗时{}ms”// 构造查询条件,指定查询的时间范围,每次最多写入1000条数据至内存,减轻服务器内存压力。“清理索引:[{}],时间:{} 至 {}的历史文档数据成功,耗时{}ms”“正在清理索引:[{}],时间:{} 至 {}的历史文档数据…// 构造滚动查询条件,继续滚动查询。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_66162442的博客 470

Day6 微服务 Elasticsearch搜索引擎、Kibana编写请求、倒序索引、正向索引、IK分词器、索引库操作、文档操作、JavaRestClient客户端

分词器的作用是什么?创建倒排索引时,对文档进行分词用户搜索时,对输入的内容分词IK分词器有几种模式?ik_smart:智能切分,粗粒度:最细切分,细粒度IK分词器如何拓展词条?如何停用词条?利用config目录的文件添加拓展词典和停用词典在词典中添加拓展词条或者停用词条索引库操作有哪些?创建索引库:PUT/索引库名查询索引库:GET/索引库名删除索引库:DELETE/索引库名修改索引库,添加字段:PUT/索引库名/_mapping。

2301_77358195的博客 922

二十三、RestClient操作索引库

利用JavaRestClient实现创建、删除索引库,判断索引库是否存在。1、编写mapping映射。

icbbm的博客 827

RestClient操作索引库

RestClient操作索引库

qq_44760653的博客 4568

JavaRestClient操作ES

本文介绍了使用JavaRestClient操作Elasticsearch的完整流程。首先说明了客户端初始化的步骤,包括依赖引入、版本配置和RestHighLevelClient创建。然后详细讲解了索引库操作的基本步骤和文档CRUD的API使用方法。在DSL查询部分,分类介绍了叶子查询(全文检索、精确查询)和复合查询的语法,并提供了布尔查询的示例。此外还说明了排序、分页和高亮显示的实现方式。最后介绍了JavaRestClient的查询构建方法,包括QueryBuilders工具类的使用。全文通过代码示例和图表

duayulon的博客 1215

【ElasticSearch】基于 Java 客户端 RestClient 实现对 ElasticSearch 索引库、文档的增删改查操作,以及文档的批量导入

ElasticSearch 官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作 ES。这些客户端的本质就是组装 DSL 语句,通过 HTTP 请求发送给 ES 服务器。。在本文中,我们将着重介绍 ElasticSearch Java 客户端中的 RestClient,并演示如何使用它实现对索引库和文档的各种操作。RestClient 是 ElasticSearch 提供的用于与 ElasticSearch 集群进行通信的 Java 客户端。它提供了一种简单而灵活的方式来执行 REST 请求,并处理响应。

qq_61635026的博客 3863
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