本文基于elasticsearch版本7.10编写而成。官方释义Elasticsearch,itisindexedandfullysearchableinnearreal-time--within1second。那为啥是这样？我们探究下es数据写入的过程。首先，数据会在indexingbuffer中，如图一。refresh操作后形成新的segment，如图二。新的segment首先是在文件系统缓存

目录1业务场景2初始化环境2.1创建Topic2.2模拟日志数据2.3StreamingContextUtils工具类3实时数据ETL存储4实时状态更新统计4.1updateStateByKey函数4.2mapWithState函数5实时窗口统计1业务场景百度搜索风云榜（http://top.baidu.com/）以数亿网民的单日搜索行为作为数据基础，以搜索关键词为统计对象建立权威全面的各类关键词

Easysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的ApacheLucene。Easysearch衍生自基于开源协议Apache2.0的Elasticsearch7

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INFINIEasysearchv1.6.1INFINIEasysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的Apache

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背景产品想要在商品搜索界面实现实时搜索。用户在输入商品名称的时候就自动搜索商品信息。问题ios机型在原生键盘中文场景下，在输入字母拼音时onChanged：方法在iOS上会实时回调，拼音也会被搜索。

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目录一、近实时搜索refreshAPI二、持久化变更flushAPI一、近实时搜索随着按段（per-segment）搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显著降低了。

1、注意数据清理在写脚本后注意及时清理接口测试过程中，向数据库或实时搜索中插入的数据，以免脚本的持续运行，会对数据库和实时搜索造成不必要的负担。

维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

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数据采集平台可以作为数据平台的日志采集系统，个人尝试过Flume+ES+Kibana这样的开源组合，为什么这么选，因为Flume非常灵活且无缝的支持Hadoop生态系统的大部分组件，ES和Kibana也是比较成熟的开源大数据实时搜索展示的组合

据悉，这些AI机器人是基于Meta最新发布的大语言模型Llama2打造而成，功能与ChatGPT几乎一样，用户通过文本问答方式就能快速获取各种内容，支持文本直接生成图片，同时与微软的Bing实现集成，可实时搜索网

实时数据分析1.3.3事件存储和分析1.3.4文档存储和检索二、当前使用中的问题2.1刚性数据库模式限制了敏捷性2.2基于磁盘的文档存储导致瓶颈2.3附加索引和全文搜索增加了复杂性2.4小规模数据量下的准实时搜索问题三

介绍：Solr集群的安装需要依赖zookeeper的管理，所以需要保证系统中安装了zookeeper；集群的特点：①集中式的配置信息；②自动容错；③近实时搜索；④查询时自动负载均衡；集群示意图：集群示意图

简介官网学习文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/index.htmlElasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎

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ES的实时搜索，稳定，可靠，快速，扩展性很好等特性，使其能扩展到大量服务器以处理PB级别的数据。因此在全文搜索领域应用极广。

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。聚合的种类桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组TermAggregation：按照文档

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它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点，被广泛用于构建实时搜索、日志分析、数据可视化等应用。

它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点，被广泛用于构建实时搜索、日志分析、数据可视化等应用。这篇文章主要介绍检索相关的操作，单值、多值、范围、模糊等查询方式，使用bool支持多种条件复杂查询。

它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点，被广泛用于构建实时搜索、日志分析、数据可视化等应用。本文主要介绍ES索引的操作，索引中数据的操作，增、删、改功能。

ElasticSearch特色Elasticsearch是实时的分布式搜索分析引擎，内部使用Lucene做索引与搜索实时性：新增到ES中的数据在1秒后就可以被检索到，这种新增数据对搜索的可见性称为“准实时搜索

SparkStreaming实时计算框架就是为实现对数据实时处理的需求而设计1，什么是实时计算在传统的数据处理流程（离线计算）中，复杂的业务处理流程会造成结果数据密集，结果数据密集则存在数据反馈不及时，若是在实时搜索的应用场景中

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ES基础概念1.1ElasticSearh是什么Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(TM)基础上的搜索引擎，被广泛应用于全文搜索

elasticsearch提供了REST接口和JSON文档，可以被任何编程语言调用elasticsearch可以进行近实时搜索和分析任何类型的数据，无论是结构化数据，半结构化数据，非结构化数

INFINIEasysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，同时也是一款具备自主可控的分布式近实时搜索型

它最初是为全文搜索而设计的，但随着时间的推移，它已经演变成一个功能强大的数据分析工具，用于实时搜索、日志和事件数据分析、业务智能等各种用途。

基于restfulweb接口3、Elasticsearch是用Java语言开发的，基于Apache协议的开源项目，是目前最受欢迎的企业搜索引擎4、Elasticsearch广泛运用于云计算中，能够达到实时搜索

1.概述我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分表

1.概述我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分表

INFINIEasysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，同时也是一款具备自主可控的分布式近实时搜索型

1、简介Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene™基础上的搜索引擎.当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene那么简单，

Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以将大量数据存储在一个或多个节点上，支持实时搜索、分析和聚合，提供高性能的全文搜索、复杂查询和分析能力。

在linux上文件搜索主要使用两个命令，一个是基于本地数据库的locate，数据库的更新是有延迟的，因此该种搜索方式速度快，但是不是实时搜索；另一种搜索的命令是find，该种搜索方式是实时的。

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果聚合种类聚合常见的有三类：桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组TermAggregation：按照文档字段值分组

Everything速度最快的文件搜索工具，秒级实时搜索。下载地址Everythinglaunchy用键盘快速启动所有程序，再也不需要鼠标点半天。

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需求：无分页表格不请求接口进行过滤筛选封装过滤方法：//过滤器/****@param{*}searchParam：[]需要筛选的参数,data中定义，根据项目需求进行处理*@param{*}tableData：[]存放接口初始化数据包,data中定义，根据项目需求进行处理**/handleFilter(searchParam,tableData){for(varxinsearchParam){if

分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎

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索引文档写入和近实时搜索原理基本概念SegmentsinLucene众所周知，Elasticsearch存储的基本单元是shard，ES中一个Index可能分为多个shard，事实上每个shard都是一个

es的近实时搜索其实底层是通过lucene的近实时搜索实现的，1.对于lucene来说，有两个主要的类：IndexWriter类和IndexReader类，正常情况下，IndexReader只能读取到创建时刻的索引的快照数据