搜索模板，search template，高级功能，可以将我们的一些搜索进行模板化，然后每次执行这个搜索，就直接调用模板，给传入一些参数就可以了
简单定义参数并传递
GET /cars/_search/template
{
"source" : {
"query" : {
"match" : {
"remark" : "{{kw}}"
}
},
"size" : "{{size}}"
},
"params": {
"kw" : "大众",
"size" : 2
}
}
toJson方式传递参数
GET cars/_search/template
{
"source": "{ "query": { "match": {{#toJson}}parameter{{/toJson}} }}",
"params": {
"parameter" : {
"remark" : "大众"
}
}
}
join方式传递参数
GET cars/_search/template
{
"source" : {
"query" : {
"match" : {
"remark" : "{{#join delimiter=' '}}kw{{/join delimiter=' '}}"
}
}
},
"params": {
"kw" : ["大众", "标致"]
}
}
default value定义
GET cars/_search/template
{
"source" : {
"query" : {
"range" : {
"price" : {
"gte" : "{{start}}",
"lte" : "{{end}}{{^end}}200000{{/end}}"
}
}
}
},
"params": {
"start" : 100000
}
}
可以使用Mustache语言作为搜索请求的预处理，它提供了模板，然后通过键值对来替换模板中的变量。把脚本存储在本地磁盘中，默认的位置为：elasticsearchconfigscripts，通过引用脚本名称进行使用
# _scripts代表是模版 test：模版名称（自定义）
POST _scripts/test
{
"script": {
"lang": "mustache",
"source": {
"query": {
"match" : {
"remark" : "{{kw}}"
}
}
}
}
}
GET cars/_search/template
{
"id": "test",
"params": {
"kw": "大众"
}
}
GET _scripts/test
DELETE _scripts/test
suggest search（completion suggest）：就是建议搜索或称为搜索建议，也可以叫做自动完成-auto completion。类似百度中的搜索联想提示功能（自动补全）。
ES实现suggest的时候，性能非常高，其构建的不是倒排索引，也不是正排索引，就是纯的用于进行前缀搜索的一种特殊的数据结构，而且会全部放在内存中，所以suggest search进行的前缀搜索提示，性能是非常高。
需要使用suggest的时候，必须在定义index时，为其mapping指定开启suggest。具体如下：
PUT /movie
{
"mappings": {
"properties" : {
"title" : {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"suggest" : {
"type" : "completion",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
PUT /movie/_doc/1
{
"title": "西游记电影系列",
"content": "西游记之月光宝盒将与2021年进行......"
}
PUT /movie/_doc/2
{
"title": "西游记文学系列",
"content": "某知名网络小说作家已经完成了大话西游同名小说的出版"
}
PUT /movie/_doc/3
{
"title": "西游记之大话西游手游",
"content": "网易游戏近日出品了大话西游经典IP的手游，正在火爆内测中"
}
suggest 搜索：
GET /movie/_search
{
"suggest": {
"my-suggest" : {
"prefix" : "西游记",
"completion" : {
"field" : "title.suggest"
}
}
}
}
ES支持地理位置的搜索和聚合分析，可实现在指定区域内搜索数据、搜索指定地点附近的数据、聚合分析指定地点附近的数据等操作。
ES中如果使用地理位置搜索的话，必须提供一个特殊的字段类型。GEO - geo_point。地理位置的坐标点。
如果需要使用地址坐标，则需要定义一个指定的mapping类型。具体如下：
使用什么数据可以确定，地球上的一个具体的点？经纬度。
PUT /hotel_app
{
"mappings": {
"properties": {
"pin": {
"type": "geo_point"
},
"name" : {
"type" : "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
新增一个基于geo point类型的数据，可以使用多种方式。
多种类型描述geo_point类型字段的时候，在搜索数据的时候，显示的格式和录入的格式是统一的。不影响搜索。任何数据描述的geo_point类型字段，都适用地理位置搜索。
数据范围要求：纬度范围是-9090之间，经度范围是-180180之间。经纬度数据都是浮点数或数字串（数字组成的字符串），最大精度：小数点后7位。（常用小数点后6位即可。）
基于对象：latitude：纬度、longitude：经度。语义清晰，建议使用。
PUT /hotel_app/_doc/1
{
"name": "七天连锁酒店",
"pin" : {
#纬度
"lat" : 40.12,
#经度
"lon" : -71.34
}
}
基于字符串：依次定义纬度、经度。不推荐使用
PUT /hotel_app/_doc/2
{
"name": "维多利亚大酒店",
# 经纬度
"pin" : "40.99, -70.81"
}
基于数组：依次定义经度、纬度。不推荐使用
PUT /hotel_app/_doc/3
{
"name": " 红树林宾馆",
#经纬度
"pin" : [40, -73.81]
}
总结：
矩形范围搜索：传入的top_left和bottom_right坐标点是有固定要求的。地图中以北作为top，南作为bottom，西作为left，东作为right。也就是top_left应该从西北向东南。Bottom_right应该从东南向西北。Top_left的纬度应该大于bottom_right的纬度，top_left的经度应该小于bottom_right的经度。
多边形范围搜索：对传入的若干点的坐标顺序没有任何的要求。只要传入若干地理位置坐标点，即可形成多边形。
搜索矩形范围内的数据
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
],
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"pin": {
"top_left" : {
"lat" : 41.73,
"lon" : -74.1
},
"bottom_right" : {
"lat" : 40.01,
"lon" : -70.12
}
}
}
}
}
}
}
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"pin": {
"top_left": {
"lat": -70,
"lon": 39
},
"bottom_right": {
"lat": -75,
"lon": 41
}
}
}
}
}
}
}
//使用query方式查询
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"pin": {
"top_left" : {
"lat" : 41.73,
"lon" : -74.1
},
"bottom_right" : {
"lat" : 40.01,
"lon" : -70.12
}
}
}
}
}
搜索多边形范围内的数据
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
],
"filter": {
"geo_polygon": {
"pin": {
"points": [
{"lat" : 40.73, "lon" : -74.1},
{"lat" : 40.01, "lon" : -71.12},
{"lat" : 50.56, "lon" : -90.58}
]
}
}
}
}
}
}
这个搜索在项目中更加常用。类似附近搜索功能。
Distance距离的单位，常用的有米（m）和千米（km）。
建议使用filter来过滤geo_point数据。因为geo_point数据相关度评分计算比较耗时。使用query来搜索geo_point数据效率相对会慢一些。建议使用filter。
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
],
"filter": {
"geo_distance": {
"distance": "200km",
"pin": {
"lat": 40,
"lon": -70
}
}
}
}
}
}
GET hotel_app/_search
{
"query": {
"geo_distance" : {
"distance" : "90km",
"pin" : {
"lat" : 40.55,
"lon" : -71.12
}
}
}
}
聚合统计分别距离某位置80英里，300英里，1000英里范围内的数据数量。
其中unit是距离单位，常用单位有：米（m），千米（km），英里（mi）
distance_type是统计算法：sloppy_arc默认算法、arc最高精度、plane最高效率
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agg_by_pin" : {
"geo_distance": {
"distance_type": "arc",
"field": "pin",
"origin": {
"lat": 40,
"lon": -70
},
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"to": 80
},
{
"from": 80,
"to": 300
},
{
"from": 300,
"to": 1000
}
]
}
}
}
}
Beats是一个开放源代码的数据发送器。我们可以把Beats作为一种代理安装在我们的服务器上，这样就可以比较方便地将数据发送到Elasticsearch或者Logstash中。Elastic Stack提供了多种类型的Beats组件。
审计数据
AuditBeat
日志文件
FileBeat
云数据
FunctionBeat
可用性数据
HeartBeat
系统日志
JournalBeat
指标数据
MetricBeat
网络流量数据
PacketBeat
Windows事件日志
Winlogbeat
Beats可以直接将数据发送到Elasticsearch或者发送到Logstash，基于Logstash可以进一步地对数据进行处理，然后将处理后的数据存入到Elasticsearch，最后使用Kibana进行数据可视化。
FileBeat专门用于转发和收集日志数据的轻量级采集工具。它可以为作为代理安装在服务器上，FileBeat监视指定路径的日志文件，收集日志数据，并将收集到的日志转发到Elasticsearch或者Logstash。
启动FileBeat时，会启动一个或者多个输入（Input），这些Input监控指定的日志数据位置。FileBeat会针对每一个文件启动一个Harvester（收割机）。Harvester读取每一个文件的日志，将新的日志发送到libbeat，libbeat将数据收集到一起，并将数据发送给输出（Output）。
安装FileBeat只需要将FileBeat Linux安装包上传到Linux系统，并将压缩包解压到系统就可以了。
FileBeat官方下载地址：
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/filebeat-7-6-1
上传FileBeat安装到Linux，并解压
tar -xvzf filebeat-7.6.1-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/es/
在资料中有一个mq_server.log.tar.gz压缩包，里面包含了很多的MQ服务器日志，现在我们为了通过在Elasticsearch中快速查询这些日志，定位问题。我们需要用FileBeats将日志数据上传到Elasticsearch中。
问题：
首先，我们要指定FileBeat采集哪些MQ日志，因为FileBeats中必须知道采集存放在哪儿的日志，才能进行采集。
其次，采集到这些数据后，还需要指定FileBeats将采集到的日志输出到Elasticsearch，那么Elasticsearch的地址也必须指定。
FileBeats配置文件主要分为两个部分。
input配置
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/*.log
#- c:programdataelasticsearchlogs*
在FileBeats中，可以读取一个或多个数据源。
FileBeats配置文件 - input
output配置
FileBeat配置文件 - output
默认FileBeat会将日志数据放入到名称为：filebeat-%filebeat版本号%-yyyy.MM.dd 的索引中。
PS：
FileBeats中的filebeat.reference.yml包含了FileBeats所有支持的配置选项。
创建配置文件
cd /usr/local/es/filebeat-7.6.1-linux-x86_64
touch filebeat_mq_log.yml
vim filebeat_mq_log.yml
复制以下到配置文件中
filebeat.inputs:
output.elasticsearch:
hosts: [“192.168.21.130:9200”, “192.168.21.131:9200”, “192.168.21.132:9200”]
启动Elasticsearch
在每个节点上执行以下命令，启动Elasticsearch集群：
nohup /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/bin/elasticsearch 2>&1 &
运行FileBeat
./filebeat -c filebeat_mq_log.yml -e
将日志数据上传到/var/mq/log，并解压
mkdir -p /var/mq/log
cd /var/mq/log
tar -zxvf mq_server.log.tar.gz
通过head插件，我们可以看到filebeat采集了日志消息，并写入到Elasticsearch集群中。
FileBeat主要由input和harvesters（收割机）组成。这两个组件协同工作，并将数据发送到指定的输出。
input是负责管理Harvesters和查找所有要读取的文件的组件
如果输入类型是 log，input组件会查找磁盘上与路径描述的所有文件，并为每个文件启动一个Harvester，每个输入都独立地运行
Harvesters负责读取单个文件的内容，它负责打开/关闭文件，并逐行读取每个文件的内容，将读取到的内容发送给输出
每个文件都会启动一个Harvester
Harvester运行时，文件将处于打开状态。如果文件在读取时，被移除或者重命名，FileBeat将继续读取该文件
FileBeat保存每个文件的状态，并定时将状态信息保存在磁盘的「注册表」文件中
该状态记录Harvester读取的最后一次偏移量，并确保发送所有的日志数据
如果输出（Elasticsearch或者Logstash）无法访问，FileBeat会记录成功发送的最后一行，并在输出（Elasticsearch或者Logstash）可用时，继续读取文件发送数据
在运行FileBeat时，每个input的状态信息也会保存在内存中，重新启动FileBeat时，会从「注册表」文件中读取数据来重新构建状态。
’
在/usr/local/es/filebeat-7.6.1-linux-x86_64/data目录中有一个Registry文件夹，里面有一个data.json，该文件中记录了Harvester读取日志的offset。
Logstash是一个开源的数据采集引擎。它可以动态地将不同来源的数据统一采集，并按照指定的数据格式进行处理后，将数据加载到其他的目的地。最开始，Logstash主要是针对日志采集，但后来Logstash开发了大量丰富的插件，所以，它可以做更多的海量数据的采集。
它可以处理各种类型的日志数据，例如：Apache的web log、Java的log4j日志数据，或者是系统、网络、防火墙的日志等等。它也可以很容易的和Elastic Stack的Beats组件整合，也可以很方便的和关系型数据库、NoSQL数据库、MQ等整合。
logstash是jvm跑的，资源消耗比较大
而FileBeat是基于golang编写的，功能较少但资源消耗也比较小，更轻量级
logstash 和filebeat都具有日志收集功能，Filebeat更轻量，占用资源更少
logstash 具有filter功能，能过滤分析日志
一般结构都是filebeat采集日志，然后发送到消息队列，redis，MQ中然后logstash去获取，利用filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中
FileBeat和Logstash配合，实现背压机制
Kibana第一节就讲过如何安装了，这里不再赘述
安装Logstash
下载Logstash：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-7-6-1
解压Logstash到指定目录
unzip logstash-7.6.1 -d /usr/local/es/
运行测试
cd /usr/local/es/logstash-7.6.1/
bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
等待一会，让Logstash启动完毕
Sending Logstash logs to /usr/local/es/logstash-7.6.1/logs which is now configured via log4j2.properties
[2022-02-28T16:31:44,159][WARN ][logstash.config.source.multilocal] Ignoring the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are specified
[2022-02-28T16:31:44,264][INFO ][logstash.runner ] Starting Logstash {"logstash.version"=>"7.6.1"}
[2022-02-28T16:31:45,631][INFO ][org.reflections.Reflections] Reflections took 37 ms to scan 1 urls, producing 20 keys and 40 values
[2022-02-28T16:31:46,532][WARN ][org.logstash.instrument.metrics.gauge.LazyDelegatingGauge][main] A gauge metric of an unknown type (org.jruby.RubyArray) has been create for key: cluster_uuids. This may result in invalid serialization. It is recommended to log an issue to the responsible developer/development team.
[2022-02-28T16:31:46,560][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50, "pipeline.max_inflight"=>250, "pipeline.sources"=>["config string"], :thread=>"#<Thread:0x3ccbc15b run>"}
[2022-02-28T16:31:47,268][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Pipeline started {"pipeline.id"=>"main"}
The stdin plugin is now waiting for input:
[2022-02-28T16:31:47,348][INFO ][logstash.agent ] Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]}
[2022-02-28T16:31:47,550][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
然后，随便在控制台中输入内容，等待Logstash的输出。
{
"host" => "127.0.0.1",
"message" => "hello logstash",
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2021-02-28:01:01.007Z
}
ps：
-e选项表示，直接把配置放在命令中，这样可以有效快速进行测试
cd /logstash-7.6.2/config
复制一份 logstash-sample.conf 文件 并重命名logstash.conf
cp logstash-sample.conf logstash.conf
vi logstash.conf
# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
input {
tcp {
host =>"192.168.25.128"
port => 4560
codec => "json"
}
}
output {
elasticsearch {
action => "index"
hosts => ["192.168.25.128:9200"]
index => "winy-portal"
}
启动：进入bin目录
./logstash -f /home/app/logstash-7.6.2/config/logstash.conf
后台启动：
nohup ./logstash -f /home/app/logstash-7.6.2/config/logstash.conf &
写到这里也结束了，在文章最后放上一个小小的福利，以下为小编自己在学习过程中整理出的一个关于 java开发 的学习思路及方向。从事互联网开发，最主要的是要学好技术，而学习技术是一条慢长而艰苦的道路，不能靠一时激情，也不是熬几天几夜就能学好的，必须养成平时努力学习的习惯，更加需要准确的学习方向达到有效的学习效果。
由于内容较多就只放上一个大概的大纲，需要更及详细的学习思维导图的 点击我的Gitee获取。
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