Java搜索引擎的编写

Elasticsearch是一个基于 Apache Lucene 并用 Java 编写的搜索引擎。它是开源的，使用 REST API 来实现 Lucene 功能。它有一个建立在 Lucene 标准分析器之上的索引框架，并使用优化的数据结构来提高读写性能。

它设置简单，学习曲线短。它没有常规模式，并使用与其映射详细信息(文档)相对应的数据类型对数据进行索引。您可以添加其他搜索功能，例如自动完成、即时搜索和查询建议。您还可以通过 Elasticsearch 警报树应用程序 - SentiNL 创建警报引擎。

它还具有高级搜索功能，例如线程池、节点监控和集群管理。您可以在各种应用程序中使用 Elasticsearch，例如电子商务搜索、推荐引擎、系统日志监控、管理等等。

Elasticsearch 是做什么用的?

搜索

Elasticsearch 最大的用途之一是用于搜索，即测试搜索、逻辑搜索、模糊搜索、匹配搜索等搜索类型。Elasticsearch 使用过滤器缓存，即索引和评分文档以存储在更快的内存中，以便于检索。它采用自下而上的方法，可用于显示相关结果。Elasticsearch 可以接收大量数据以保持可访问性。

实时分析

Elasticsearch 拥有可用于抓取和组合公共数据的工具。开发人员可以使用该数据创建不同的实时分析板以进行调查和监控。公司使用 Elasticsearch 进行日志调查、简化索引和筛选客户服务活动，例如客户行为。

Elasticsearch 分析的最大用途之一是地理监控和报告。Elasticsearch 非常适合对地理空间数据和数字进行优化搜索。它使用高级二进制搜索算法进行地理分析。

大数据搜索

您可以使用 Elasticsearch API 或提取工具(例如 Logstash)来提交数据并以 JSON 文档的形式检索数据。Elasticsearch API 可用于检索大数据中的文档。它具有特殊的 Hadoop-ES 连接器，用于实时搜索大数据。

数据可视化

Elasticsearch 有很多你可以使用的绘图工具。一种特别流行的工具是 Kibana，它具有图表和地理数据服务选项。通过 Kibana，您可以通过直方图、旭日形图、饼图等方式显示数据。

机器学习

许多公司将 Elasticsearch 用于全文搜索和查询列表。它还可用于将机器学习算法应用于数据。使用 Elasticsearch 的时间序列建模技术可以轻松检测异常和异常值。您还可以通过它应用回归、分类和日志索引。

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