Elasticsearch 是基于 Lucene 由 Java 开发的开源搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎（LCTT 译注：多租户是指多租户技术，是一种软件架构技术，用来探讨与实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。），并带有 HTTP 仪表盘的 Web 界面（Kibana）。数据会被 Elasticsearch 查询、检索，并且使用

Elasticsearch 安装好了之后，Kibana 插件可以为这个功能强大的搜索工具添加可视化功能。 在我之前的文章中，我向 Mac 用户介绍了安装 Elasticsearch 的步骤，这是世界上最受欢迎的企业级搜索引擎。（这里有一篇针对 Linux 用户的单独文章。）其自然语言处理能力使得 Elasticsearch 在数据集中查找细节方面表现出色。一旦你发现了你需要的数据，如果你已经安装了

安装 Elasticsearch 很复杂！以下是如何在 Mac 上安装。 Elasticsearch 是一个用 Java 开发的开源全文搜索引擎。用户上传 JSON 格式的数据集。然后，Elasticsearch 在向集群索引中的文档添加可搜索的引用之前先保存原始文档。 Elasticsearch 创建还不到九年，但它是最受欢迎的企业搜索引擎。Elastic 在 2019 年 6 月 25 日发布

获取我们关于安装两者的简化说明。 如果你渴望学习基于开源 Lucene 库的著名开源搜索引擎 Elasticsearch，那么没有比在本地安装它更好的方法了。这个过程在 Elasticsearch 网站中有详细介绍，但如果你是初学者，官方说明就比必要的信息多得多。本文采用一种简化的方法。 添加 Elasticsearch 仓库 首先，将 Elasticsearch 仓库添加到你的系统，以便你可以根

Meow 攻击自动删除不安全的 Elasticsearch 数据库 有攻击者使用自动脚本扫描开放的不安全的 Elasticsearch 和 MongoDB 数据库，找到之后直接将其删除，不解释，不留下任何通知。至今已经有大约 4000 个数据库遭到删除。攻击者在日志里留下了 $randomstring-meow 的信息，因此这次攻击被称为 Meow 攻击。 来源：solidot 拍一拍：用户没有安

ElasticSearch 继续对抗亚马逊 AWS 的开源分叉 今年 1 月，ElasticSearch 改变了其许可证以对抗亚马逊 AWS，因为 AWS 将 ElasticSearch 的功能作为一项服务提供，而“没有与之合作”。AWS 随后分叉了 ElasticSearch，在原有的 Apache 2.0 许可证下发布了一个新的 OpenSearch 产品。OpenSearch 与其分叉的 E

本专题致力于深入探讨如何通过SpringBoot3.x框架与OpenCV库实现高效的人脸检测和人脸识别系统。通过系统化的10篇文章，从基础概念到高级应用，结合代码示例和实战案例，逐步引导大家掌握从零开始构建完整人脸检测与识别系统的全过程。 利用Spring Boot和Elasticsearch进行人脸数据的高效检索 在人脸识别系统中，高效的数据存储和检索方案是系统性能的关键。Elasticsear

版本：Elasticsearch 8.x 今天来看下 Elasticsearch 中的写入流程。 不想看过程可以直接跳转文章末尾查看总结部分。最后附上个人理解的一个图。 从我们发出写入请求，到 Elasticsearch 接收请求，处理请求，保存数据到磁盘，这个过程中经历了哪些处理呢？Elasticsearch 又做了哪些操作？对于 Elasticsearch 写入一篇文档相信大家不陌生，但是El

1、实战问题 场景：电商创业公司（非传统巨头） 读者描述需求： content是一个text类型，用的 ik_max_word 分的词，需要根据关键词做精准匹配，并且按照发布时间倒序。 比如我搜：小米6s，搜出来的结果要精确匹配到：小米6s，并且按照用户的发布时间倒序排序。 现在的问题是用 match_pharse 搜索的时候，有时候文档里明明有这个关键词，但是搜不出来，尝试了好几种手段.....

作者：荆磊 背景 ELK (Elasticsearch、Logstash、Kibana) 是当下开源领域主流的日志解决方案，在可观测场景下有比较广泛的应用。 随着数字化进程加速，机器数据日志增加，自建 ELK 在面临大规模数据、查询性能等方面有较多问题和挑战。如何解决可观测数据的低成本、高可用是一个新的话题。 SLS 是由阿里云推出的云上可观测 Serverless 产品，在功能层面对标 ELK，

ElasticSearch是由Java开发的开源搜索引擎，因为它具有实时搜索、安全可靠、安装快捷、使用方便的特点，所以在Java开发社区中得到了广泛的认可和应用。 Elasticsearch还具有全文搜索的能力，它可以在一个平台上包装布尔查询、句子查询、过滤器、排序、分页等复杂的搜索功能。 这样，Java开发者就可以轻松地满足复杂的搜索需求，提高用户体验和系统功能。 下面是ElasticSearc

在CentOS 7上通过targz文件安装Elasticsearch服务是一个常见的任务。下面是一个符合SEO标准的、原创的教程，演示了如何使用targz文件安装Elasticsearch服务。 步骤1：下载Elasticsearch安装包 打开Web浏览器并前往Elasticsearch官方网站（ ）。 在下载页面中，选择与你的系统兼容的Elasticsearch版本并点击下载链接。 保存下载的

Elasticsearch，这个开源的分布式搜索与数据分析引擎，因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。 尽管Elasticsearch的核心是用Java编写的，它提供了REST API，让各种编程语言的开发者都能轻松与之交互，Python当然也不例外。 今天，我们将深入探讨如何将 Elasticsearch 与 Python 结合使用，提升我们的项目到新的高度。 1、入门准备 首先，确保我们有一个运行

硬件配置优化 升级硬件设备配置一直都是提高服务能力最快速有效的手段，在系统层面能够影响应用性能的一般包括三个因素：CPU、内存和 IO，可以从这三方面进行 ES 的性能优化工作。 CPU 配置 一般说来，CPU 繁忙的原因有以下几个： 线程中有无限空循环、无阻塞、正则匹配或者单纯的计算； 发生了频繁的 GC； 多线程的上下文切换； 大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。

在讨论 ElasticSearch 之前，不得不提 Apache Lucene，因为 ElasticSearch 的广泛应用离不开 Lucene 的支持。 Lucene 是一个开源的全文检索引擎类库，支持各种分词以及搜索相关的实现，可以极大地简化搜索开发的成本，但 Lucene 只是一个工具包，在实际项目中进行二次开发，你需要非常熟悉 Lucene 的实现机制以及 API 应用，这样才能应用 Lu

Elasticsearch 是一个使用 Java 语言编写、遵守 Apache 协议、支持 RESTful 风格的分布式全文搜索和分析引擎，它基于 Lucene 库构建，并提供多种语言的 API。Elasticsearch 可以对任何类型的数据进行索引、查询和聚合分析，无论是文本、数字、地理空间、结构化还是非结构化的。 Elasticsearch 的核心功能是搜索，它可以对数据进行分词匹配、相关性

在现代的数据处理和分析场景中，数据不仅需要被存储和检索，还需要经过各种复杂的转换、处理和丰富，以满足业务需求和提高数据价值。 Elasticsearch Pipeline作为Elasticsearch中强大而灵活的功能之一，为用户提供了处理数据的机制，可以在数据索引之前或之后应用多种处理步骤，例如数据预处理、转换、清洗、分析等操作。 使用场景 Elasticsearch Pipeline 可以用于

在Golang中，Elasticsearch是一个非常流行的分布式搜索和分析引擎。它具有强大的功能和灵活的查询语言，可以满足各种数据检索的需求。其中，时间点请求API是Elasticsearch的一个重要特性，它允许我们按照时间范围进行数据检索和聚合。在本文中，php小编新一将为大家详细介绍Golang中的Elasticsearch时间点请求API的使用方法和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这一

1、背景 在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。 这不仅涉及存储，更重要的是如何根据特定的属性（如文件名中的数字）进行排序，以便用户可以按照预期的顺序查看图像。 如下问题来自Elastic 钉钉技术交流群： 图片 2、解决方案探讨 在Elasticsearch中，我们经常面对需要对数据进行排序的需求。单就排序，咱们之前有过几篇文章

1、引言 在 Elasticsearch 中，可以使用 Painless 脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中，但为了使脚本与管道相互独立，还可以将脚本单独存储在 Elasticsearch 中，并在数据摄取管道（Ingest pipeline）中按需调用它们。 这种存储脚本的方式，咱们之前也有过介绍，Elasticsearch 中有个专有术语名词与之对应，叫：st