spring-boot-starter-data-elasticsearch 整合elasticsearch 5.x详解

1.使用原因

   近期公司在开发新的项目用到了elasticsearch ,因为项目框架用的spring Cloud所以依赖全用的是starter,从网上找的信息比较旧,并没有整合elasticsearch 5.x的内容。但是spring Boot升级到2.0以后就可以使用了。在这里把过程放出来,大家一起学习。

 2.项目依赖

这是下载完依赖的版本,可以看到我这里用的版本就是5.5.0。

3.代码简单介绍

 3.1配置文件

 因为用的是集群模式,所以这里配置的时候就是集群的名字,地址与端口号,切记集群模式的配置是9300,并不是你启动时的配置。

开箱即用,没有任何网络配置情况下,Elasticsearch将绑定到可用的回环地址,并会扫描端口9300至9305以尝试连接到同一服务器上运行的其他节点。这提供了一个自动集群体验,而无需执行任何配置。

如果想和其他服务器的节点形成一个集群,你必须提供集群中其它节点的列表。可以通过以下方式指定:

discovery.zen.ping.unicast.hosts:
   - 192.168.1.10:9300
   - 192.168.1.11 
   - seeds.mydomain.com 

如果没有指定端口,将默认为 transport.profiles.default.port 并回退 transport.tcp.port 。

如果输入的是主机名,被解析成多个地址,将会尝试连接所有地址。

 

3.2 接口编写

继承这个总接口,也可以继承其他接口可以去查看文档。

实体类

 

测试用例

具体的操作大家可以去实验,总之就是spring帮我做了底层与elasticsearch 的交互大家只需要关心业务与使用方法。

项目地址:https://gitee.com/ws177155/elasticsearchDemo/tree/master/

参考:https://www.cnblogs.com/ginb/p/7027910.html

转载于:https://www.cnblogs.com/technologykai/p/9202801.html

### NVIDIA Isaac Sim 和 Webots 的特点、用途及差异 #### 特点对比 NVIDIA Isaac Sim 是一款基于 Omniverse 平台构建的强大机器人仿真工具,专为加速机器人的开发而设计[^1]。该平台利用 GPU 加速技术提供高保真度的物理模拟环境,并支持多种传感器模型以及复杂的光照条件。 相比之下, Webots 则是一款历史悠久且广泛应用的标准机器人仿真软件包[^2]。它提供了直观易用的图形界面来创建虚拟世界并配置不同类型的机器人设备;内置了大量的预定义对象库用于快速搭建场景。 #### 功能特性 Isaac Sim 集成了先进的 AI 工具链,使得开发者可以轻松实现从训练到部署整个流程的一站式解决方案。其独特的合成数据生成功能能够自动生成大量标注好的图像样本集,极大地促进了计算机视觉算法的研发效率[^1]。 Webots 支持多样的编程接口 (C/C++, Python 等),允许用户编写控制逻辑并与外部程序交互。此外还具备实时监控功能,方便调试过程中观察机器人的行为表现[^2]。 #### 应用案例分析 对于希望借助高性能计算资源进行大规模强化学习实验的研究团队来说,Isaac Sim 提供了一个理想的测试床。通过集成 TensorRT 推理引擎优化神经网络性能,在云端实例上运行复杂任务成为可能[^1]。 而在教育领域或者小型项目中,Webots 凭借较低的学习曲线和丰富的教学材料成为了许多初学者入门的好帮手。由于其开源性质,社区贡献了许多实用插件扩展了基本功能[^2]。 ```python # 使用Python API连接至Webots中的机器人控制器示例 from controller import Robot robot = Robot() timeStep = int(robot.getBasicTimeStep()) while robot.step(timeStep) != -1: pass # 控制循环体 ```
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