Elasticsearch 8 快速入门和开发实践

Elasticsearch8.0发布,引入默认开启的安全配置,简化了安全设置步骤。此外,存储空间优化提供3.5%的提升,内置索引保护加强。新的ElasticsearchJavaClient提供了强类型请求和响应,支持同步和异步操作,增强了代码的可读性。该版本还移除了_type并保持对7.x的兼容。

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Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎,适用于所有类型的数据,包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化。Elasticsearch基于 Apache Lucene 构建,并于2010年由 Elasticsearch N.V.(现称为 Elastic)首次发布。

Elasticsearch 以其简单的 REST API,分布式性质,速度和易扩展性而闻名。

2022年2月,Elasticsearch 8.0 正式发布。从 Elasticsearch8.0开始,当第一次启动 Elasticsearch 时,安全功能被默认启用和配置,保护Elasticsearch 集群中的数据。和Elasticsearch 7.x 版本比较而言,这是其中一个显著的变化。

Elasticsearch 8.0 新特性概览

Elasticsearch Rest API相比较7.x而言做了比较大的改动(比如彻底删除_type),为了降低用户的升级成本,8.x会暂时的兼容7.x的请求。

默认开启安全配置(三层安全),并极大简化了开启安全需要的工作量,可以这么说:7.x开启安全需要10步复杂的步骤,比如CA、证书签发、yml添加多个配置等等,8.x 只需要一步即可。

存储空间优化:对倒排文件使用新的编码集,对于keyword、match_only_text、text类型字段有效,有3.5%的空间优化提升,对于新建索引和segment自动生效。

对Elasticsearch 内置索引的保护加强了:elastic用户默认只能读,如果需要写权限的时候,需有allow_restrict_access权限。

从 Spring Boot 应用中连接 Elasticsearch 8

提起 ElasticSearch Java Client,大部分开发人员的第一反应肯定是 Rest High Level Client。随着 Elasticsearch 8.x 新版本的到来,Type 的概念被废除,为了适应这种数据结构的改变,Elasticsearch 官方从 7.15 版本开始建议使用新的 Elasticsearch Java Client。

特性如下:

  • 所有的请求和相应使用强类型,使用泛型增强

  • 支持同步和异步请求

  • 使用构建器模式(Builder Pattern),使复杂的请求变的流畅,良好的支持 lambda 表达式,简化代码,增强可读性

具体使用细节和实践,可以访问《Elasticsearch 8.0 快速入门》技术专栏。

专栏中首先快速体验Elasticsearch、Kibana、Metricbeat、Logstash 等组件功能;然后进行索引CRUD、DSL搜索查询和聚合查询、索引模板和组件模板、索引生命周期(ILM)策略、数据流(Data Stream)等操作实践;最后讲解 Spring Boot 和 Elasticsearch REST API 应用开发。帮助开发人员快速掌握 Elasticsearch 分布式的开源搜索和分析引擎、以及基于Elasticsearch REST API 的应用开发实践。

 

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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