之前开发使用的其实都是lowLevel的api,所谓lowlevelapi就是操作ES的json字符串要自己去写:所谓highlevel的api就是指将查询的json字符串给对象化,创建一个SearchSourceBuilder 对象,设定from,size等属性来实现:而且现在higlevel api实现的功能并不完备: 对于ES查询语法很熟悉其实大可以直接使用LowLevel API,其实可能更加方便.  

Java REST客户端有两种风格: Java低级别REST客户端(Java Low Level REST Client,以后都简称低级客户端算了,难得码字):Elasticsearch的官方low-level客户端. 它允许通过http与Elasticsearch集群进行通信. 不会对请求进行编码和响应解码. 它与所有Elasticsearch版本兼容.Java高级REST客户端(Java High Level REST Client,以后都简称高级客户端):Elasticsearch的官方h

一.说明: 一.Elasticsearch提供了两个JAVA REST Client版本: 1.java low level rest client: 低级别的rest客户端,通过http与集群交互,用户需自己编组请求JSON串,及解析响应JSON串.兼容所有Elasticsearch版本. 特点:maven引入 使用介绍: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-low.h

Solr实现Low Level查询解析(QParser) Solr基于Lucene提供了方便的查询解析和搜索服务器的功能,可以以插件的方式集成,非常容易的扩展我们自己需要的查询解析方式.其中,Solr内置了一些QParser,对一些没有特殊要求的应用来说,可以直接使用这些查询解析组件,而无需做任何修改,只需要了解这些查询解析组件提供的基本参数(Local Params),就可以实现强大的搜索功能. 对于Solr来说,它的设计目标就是尽可能屏蔽底层Lucene的复杂度和难点,而是通过提供可配置的方

C++ Low level performance optimize 2 上一篇 文章讨论了一些底层代码的优化技巧,本文继续讨论一些相关的内容. 首先,上一篇文章讨论cache missing的重要性时,用了list做比较,目的并不是说list没有用,而是说明cache missing会对性能有重要影响.如果元素不多,并且对象复制的代价很大,那么list可能就是更好的选择.其次,这里讨论的大部分是编码时一些比较底层的技巧,当遇到性能问题时,应该先考虑是否能在高层改进算法,减少运算,实在不行,在考

C++ Low level performance optimize 1.  May I have 1 bit ? 下面两段代码,哪一个占用空间更少,那个速度更快?思考10秒再继续往下看:) //v1 struct BitBool { ; ; ; } BitBool bb; bb.b1 = true; //v2 struct NormalBool { bool b0; bool b1; bool b2; } NormalBool nb; nb.b1 = true; 第一种通常被认为是优化的版本,

对于多实例部署的tomcat.redis等应用,可以利用zabbix的low level discovery功能来实现监控,减少重复操作.  注:Zabbix版本: Zabbix 3.0.2 一.服务端配置 1.创建模板 模板名称: Template_Redis_Monitor   2.创建自动发现规则 给已创建好的模板Template_Redis_Monitor添加自动发现规则.       3.添加监控项原型 从上面截图可以看到,我已经创建了4个,具体如下:   看看其中一个:   再来看看

今天我们来聊一聊Low level discovery这个功能,我们为什么要用到loe level discovery这个功能呢? 很多时候,在使用zabbix监控一些东西,需要对类似于Itens进行添加,这些items具有一些共同特性, 如果说某些特定的参数是变量,而其他设置都一样,例如:一个程序有多个端口,需要多端口进行监控并配置Itmes,还有磁盘分区,·网卡名称等等, 都是具有不确定性,如果我们配置固定的Items的话,会出现无法通用的问题,所以呢,我们需要来了解一下low level 

/* ChibiOS - Copyright (C) 2006..2015 Giovanni Di Sirio Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.or

1 Producer和Consumer的数据推送拉取方式   Producer Producer通过主动Push的方式将消息发布到Broker n Consumer Consumer通过Pull从Broker消费数据 Push  优势:延时低 劣势:可能造成Consumer来不及处理消息:网络拥塞 Pull   优势:Consumer按实际处理能力获取相应量的数据:Broker实现简单 劣势:如果处理不好,实时性相对不足(例如需要大量不断请求浪费资源,Kafka使用long polling,一次

1.概念 在配置Iterms的过程中,有时候需要对类似的Iterms进行添加,这些Iterms具有共同的特征,表现为某些特定的参数是变量,而其他设置都是一样的,例如:一个程序有多个端口,而需要对端口配置Iterms.再如,磁盘分区,网卡的名称等等,由于具有不确定性,古配置固定的Items会出现无法通用的问题. Low level discovery的Key可以对网卡.文件系统等进行自动发现,当然也支持自定义. Low level discovery的使用过程分如下两步: (1)自动发现特定变量的

https://segmentfault.com/a/1190000016828977?utm_source=tag-newest#articleHeader0 嗅探器 允许从正在运行的Elasticsearch集群中自动发现节点并将它们设置到现有的RestClient实例的最小的库,它默认使用节点信息api检索属于集群的节点,并使用jackson解析获得的json响应. 与Elasticsearch 2.x及以后版本兼容. Javadoc 可以在https://artifacts.elasti

本文讨论的是JAVA High Level Rest Client向ElasticSearch6.3.2发送请求(index操作.update.delete--)的一个详细过程的理解,主要涉及到Rest Client如何选择哪一台Elasticsearch服务器发起请求. maven依赖如下: <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-

ElasticSearch 可以通过info()方法检索群集信息: public void info(){ RestHighLevelClient client = elasticClient.getRestHighLevelClient(); MainResponse response = null; try { response = client.info(RequestOptions.DEFAULT); } catch (IOException e) { e.printStackTrace

ElasticSearch Rest高级API 提供了多种搜索方式,除了前面讲到的search查询,ElasticSearch 还提供了通过模板搜索查询.我个人比较喜欢这种方式. 我们可以通过脚本预选注册模板,在注册模板时定义一个模板名称.在查询时通过模板名称调用该模板.首先演示下如何注册模板: public void registTemplate(){ RestClient restClient = elasticClient.getRestClient(); String template

16.5 Write a program to find whether a machine is big endian or little endian Big-Endian和Little-Endian的定义如下:1) Little-Endian就是低位字节排放在内存的低地址端,高位字节排放在内存的高地址端.2) Big-Endian就是高位字节排放在内存的低地址端,低位字节排放在内存的高地址端.举一个例子,比如数字0x12 34 56 78在内存中的表示形式为:1)大端模式:低地址 ----

获取平均值聚合示例,最大值.最小值.求和类似 public void aggregation(){ RestHighLevelClient client = elasticClient.getRestHighLevelClient(); SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); TermsAggreg

1.Multi-Search多搜索请求 Multi-Search可同时添加多个search搜索请求,并行地在一个http请求中执行多个搜索请求,相较多次单请求查询可提升查询效率.ES客户掉通过mget方法实现多请求搜索: public void multiSearch(){ RestHighLevelClient client = elasticClient.getRestHighLevelClient(); MultiSearchRequest request = new MultiSearc

ES中提供了 FROM/SIZE 分页,但这种分页有性能瓶颈. Scroll会以间隔时间滚屏的方式返回全部的查询数据,可以作为数据量很大的情况下,分页的一个替代方案 完整的示例如下: public void scroll(){ RestHighLevelClient client = elasticClient.getRestHighLevelClient(); //初始化scroll final Scroll scroll = new Scroll(TimeValue.timeValueMin

如下为一段带有分页的简单搜索查询示例 在search搜索中大部分的搜索条件添加都可通过设置SearchSourceBuilder来实现,然后将SearchSourceBuilder RestHighLevelClient client = ElasticClient.getRestHighLevelClient(); SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new

获取ES客户端 ES的提供了四种Java客户端,分别为节点客户端(node client).传输客户端(Transport Client).低级REST客户端.高级REST客户端. 节点客户端作为集群节点的一部分,在集群节点较多的情况下会影响集群的反应速度. 传输客户端客户端虽然实现了和集群的解耦,相对节点更“轻”,但是会在ES7.0或8.0之后被移除,被“高级Rest客户端”所取代. 在此截取了ES官方文档对此的说明.因此学习“高级RestAPI”的使用还是很有必要的. 如下为ES 客户端的创