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优点

• es支持海量数据的写入和更新
• es可以和hadoop，hive及spark进行集成
• es支持hivesql的操作，可以通过hivesql将数据导入es
• es的在进行数据检索查询是速度比较快
• es是分布式存储

应用

全文检索

全文检索流程:

1-对文档数据(文本数据)进行分词

2-将分词数据建立索引

3-根据分词查询数据

官网 https://www.elastic.co/cn/

ES 分布式搜索服务 文本数据存储

• 存储单元 shard 分片
• 副本 默认 2
  • 主分片 副本分片
• 索引 相同类型数据 先创建索引，然后存储数据
• 元数据
  • 分片信息，datanode信息
    • 被master管理
• 自己内部有选举算法实现master选举

es启动命令

su es
cd
elasticsearch -d

es客户端工具使用

启动
在浏览器输入网址

Pycharm的客户端插件

# 创建索引
PUT itcast# 写入 数据
POST itcast/_doc
{"name": "张飒","age": 20
}# 查询数据
GET itcast/_search# 删除索引
DELETE itcast# 查看索引配置
GET itcast/_settings# 修改索引配置
PUT itcast/_settings
{"number_of_replicas": "0"
}

elasticsearch 模块安装

pip install elasticsearch==7.17.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

开发

# 导入模块
# Elasticsearch类封装了操作es的方法
from elasticsearch import Elasticsearch
# 1、创建索引库
es = Elasticsearch(hosts=['192.168.88.166:9200'])
# index='itheima' 指定索引库名
# id=1 指定数据id
# document 指定数据内容
# res = es.index(index='itheima',id=1,document={'name':'张三','age':20,'gender':'男性'})
res = es.index(index='itheima',id=2,document='{"name":"李四","age":22,"gender":"男性"}')
# 查看创建后的信息
# print(res)# 2、查询创建的数据
# 返回的结果是字典类型，可以按照字典方式进行取值
# 查询所有数据
res = es.search(index='itheima')
print(res["hits"]['hits'][0]['_source'])# 2-1 按照指定一个字段查询
res = es.search(index='itheima',query={'match':{'name':"李四"}})
print(res["hits"]['hits'][0]['_source'])# 2-2 按照指定多个字段查询
res = es.search(index='itheima',query={'multi_match':{'query':"李四",'fields':["name",'gender']}})
print(res["hits"]['hits'][0]['_source'])# 2-3 指定id查询
res = es.get(index='itheima',id=1)
print(res['_source'])