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Spring Cloud集成
Elasticsearch教程及配置示例
#### 一、基本概念
在
Spring Cloud项目中集成
Elasticsearch，可以通过引入相应的依赖并完成必要的配置来实现。
Elasticsearch作为分布式搜
索引擎，在日志处理和全文检索领域具有广泛的应用价值[^3]。
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#### 二、Maven依赖配置
为了使
Spring Boot/
Spring Cloud项目能够支持
Elasticsearch功能，需在`pom.xml`文件中添加如下依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.
springframework.
boot</groupId>
<artifactId>
spring-
boot-starter-data-
elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<!-- 如果需要R
EST客户端 -->
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>
elasticsearch-
java</artifactId>
<version>8.x.x</version> <!-- 替换为实际版本号 -->
</dependency>
```
上述依赖提供了与
Elasticsearch交互的基础能力[^1]。
---
#### 三、application.yml配置
以下是基于YAML格式的配置示例，用于指定
Elasticsearch的服务地址及相关参数：
```yaml
spring:
elasticsearch:
uris: http://127.0.0.1:9200 #
Elasticsearch服务地址
easy-
es:
addr
ess: ${
spring.
elasticsearch.uris} # 可选扩展配置项
```
通过`${}`占位符机制，可以动态引用其他配置
属性值，从而减少重复定义。
---
#### 四、测试连接与基础操作
确认
Elasticsearch已正常启动后，可通过编写简单的
Java代码验证其连通性和基本功能。例如执行分词器测试请求：
```
java
import org.
elasticsearch.client.R
estHighLevelClient;
import org.
springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.
springframework.stereotype.Service;
@Service
public class
ElasticsearchService {
@Autowired
private R
estHighLevelClient client; // 自动注入R
estHighLevelClient实例
public void t
estAnalyzer() throws Exception {
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("text", Arrays.asList("我正在学分布式搜索"));
params.put("analyzer", "pinyin");
AnalyzeRequ
est requ
est = new AnalyzeRequ
est();
requ
est.text(params.get("text").toString());
requ
est.analyzer(params.get("analyzer").toString());
AnalyzeR
esponse r
esponse = client.indic
es().analyze(requ
est, Requ
estOptions.DEFAULT);
List<Token> tokens = r
esponse.getTokens();
System.out.println(tokens.stream()
.map(Token::getTerm)
.collect(Collectors.joining(", ")));
}
}
```
此代码片段展示了如何利用拼音分词器对中文字符串进行分析[^4]。
---
#### 五、高级特性——ELK Stack集成
除了单独使用
Elasticsearch外，还可以将其与其他组件组合形成完整的解决方案。例如，结合Logstash采集数据源输入至
Elasticsearch；借助Kibana可视化界面展示查询结果等[^2]。
具体而言：
- **Beats系列工具**：负责从不同设备端收集结构化/非结构化的原始记录；
- **Logstash管道流程**：提供过滤插件清洗杂乱无章的数据流；
- **
Elasticsearch核心引擎**：承担
索引建立以及高效检索的任务；
- **Kibana前端框架**：允许用户构建仪表盘观察趋势变化情况。
这种架构模式特别适合于大规模生产环境下的运维需求场景下应用部署。
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本文档介绍了如何在Spring Boot整合Elasticsearch的项目中，根据特定属性值批量删除Elasticsearch索引中的文档。首先，展示了Elasticsearch与Spring Boot的集成，如何创建索引和文档。接着，演示了如何根据商品SPU ID删除对应的库存记录。在DAO层，自定义了一个查询方法，利用Elasticsearch的API进行删除操作，通过查询结果集合并遍历执行删除。最后，验证了删除操作的成功。
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