ElasticSearch搜索引擎

 

ElasticSearch介绍　　

 　　1.ElasticSearch是一款基于Apache Lucene构建的开源高性能分布式开源搜索引擎。目前ElasticSearch官方的公司Elastic已经在美国纽约上市。

　　　

　　 2.采用java编写并提供简单易用的Restful Api。

　　 3.可以很容易横向扩展，能支持PB级别的结构化和非结构化数据处理。当存储容量不够时候可以不断的增加节点去扩容。

 

　　 ElasticSearch官网地址：https://www.elastic.co
　　 ElasticSearch中文社区地址：https://elasticsearch.cn/

       ElasticSearch在DB Ranking中的排名 https://db-engines.com/en/ranking

      

 

 　　

 ElasticSearch和Lucene的关系

　　　　Lucene是用java语言开发的搜索引擎的类库，提供了完整的搜索引擎，主要用于站内搜索等相关领域，它创建于1999年，在2005年称为Apache顶级开源项目。Lucene具有高性能等优点，但是它只是一款java语言开发的类库，是一个jar包，里面包含了各种建立倒排索引的方法，java开发的时候只需要导入这个jar包就可以开发了。

　　　　  Lucene也有一定的局限性：

　　　　     1. Lucene的复杂性以及构建搜索会有很多重复性的工作。

　　　　　  2. 只能基于java语言进行开发。

　　　　     3. 对Lucene的学习路线非常陡峭。

　　　　　  4. 原生并不支持水平扩展，就是不支持分布式应用，需要另外开发。　　　

　　　　所以Elasticsearch作者在开发的时候，基于Lucene开发了它所不支持的功能，比如增加支持分布式功能，可以水平扩展，同时降低搜索引擎全文搜索的学习难度，提供了restful接口，可以被多种编程语言调用。

 

ElasticSearch功能和特点

　　1. 提供功能强大的全文检索，结构化检索，数据分析，搜索纠错、搜索推荐，地理位置等功能。

　　 2. 可以对对海量数据进行近实时的搜索和数据分析能力。

　　 3. 服务和数据的高可用，水平扩展能力，可以组成大的集群，集群规模可以从单个节点扩展至数百个节点。

　　 4. 可以支持不同的节点类型，针对日志类的应用可以支持Hot & Warm架构。

　　 5. 采用分布式集群架构，提供海量数据的分布式存储和管理。

 

 

ElasticSearch应用场景

　　  1.海量数据分析引擎，可以支持PB级别的数据分析，比如利用ElasticSearch提供的聚合搜索功能来从海量的日志数据中统计分析一些系统指标信息。

　　　 2.站内搜索引擎，这个应该使用最广最常用的地方。可以快速搭建站内搜索。比如维基百科，github都使用ElasticSearch做站内搜索。

　　　 3.数据仓库，可以利用ElasticSearch强大的分布式存储能力作为数据仓库是使用，为其他系统提供数据。

 

ElasticSearch基本概念

　　1. ElasticSearch集群：

　　　  ElasticSearch集群是由一个或者多个节点组成的集合。每一个集群都有一个唯一的名称，默认是elasticsearch，当然也可以自定义去设置cluster_name的值，cluster_name的值非常重要，一个节点就是通过集群的名称加入集群的。然后每一个节点都有自己的名称。节点是可以存储数据，参与集群索引数据，以及搜索数据的独立服务。
　　2. 索引（index）：

　　　　1）索引是文档的容器，包含有相同属性的文档。

　　　　2）每个索引都有自己定义的mapping文件，用于定义包含的文档字段名和字段类型。索引体现的是逻辑空间的概念，索引中的数据会被分散在分片（shard）上，而分片（shard）是物理空间概念。

　　　　3）在索引中可以设置Mapping和Setting：

　　　　　　1）Mapping定义文档字段类型。

　　　　　　2）Setting定义不同的数据分布，比如数据需要多少个分片，数据是怎么样进行分布的。

　　　　4）在ElasticSearch集群中可以创建多个不同的索引。

　　　　　　在ElasticSearch7.0版本之前，一个index可以设置多个types，7.0开始一个索引只能设置一个type-“_doc”。

 

　　3. 类型（type）：

    　　  一个索引可以定义一个或者多个类型，文档必须属于一个类型。通常我们会定义有相同字段的文档作为一个类型。

　　4. 文档：

　　　　ElasticSearch是面向文档的，文档是可以被搜索的最小数据单位，比如一个用户的基本信息或者一篇文章的数据，一部电影的具体信息，日志文件里的日志项等等。可以理解为关系型数据库里的一条记录。

　　　　文档会被序列化json格式，被保存在ElasticSearch中。json对象由多个字段组成，每个字段都有对应的类型（字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型）。

　　　　每个文档都有一个unique ID，可以指定ID，也可以让ElasticSearch自动生成。

　　　　索引在elasticsearch中是通过一个名称来识别的，必须是英文字母小写的，且不含中划线的，我们通过这个索引(名称)来对文档进行增删查改的操作。

　　　　下图就是一个文档

　　　　

 

　　　　文档的元数据

　　　　　　每一个文档都会有相应的元数据，文档的元数据就是用于标注文档的相关信息。

　　　　　　

 　　　　　　元数据说明：

　　　　　　　　1）_index：文档所属的索引名。

　　　　　　　　2）_type：文档所属的类型名。

　　　　　　　　3）_id：文档的唯一id。

　　　　　　　　4）_source：文档的原始Json数据。

　　　　　　　　5）_all：整合所有字段到该字段，目前在ES7.0中已经废弃。

　　　　　　　　6）_version：文档的版本信息，用于并发读取时候解决冲突用的。

　　　　　　　　7）_source：相关性打分，在全文检索时候相关性。

　　　　　　
　　5. 索引、类型、文档之间的关系，索引相当于数据库里面的database即数据库，类型相当于数据库里面的table即数据表，索引中设置的Mapping相当于数据库中表定义，文档相当于数据库SQL里面的一行记录。

　　　 下图就是Elasticsearch和关系型数据库的类比

　　　 


　　6. 分片，每个索引都有多个分片，每个分片是一个Lucene索引。

　　7. 备份，拷贝一份分片就完成了分片的备份。

　　注意：elasticsearch在创建索引的时候，默认创建5个分片，一份备份，这个数据可以进行修改。分片的数量只能在创建索引的时候进行指定，不能在后期进行修改，备份可以进行动态修改的。

 

ElasticSearch安装

　　ElasticSearch是基于java语言开发的，对jdk的版本是最低需要jdk1.8。

　　　 ElasticSearch官网：https://www.elastic.co/

         安装前查看下java版本

songguojundeMBP:elasticsearch-5.5.2 songguojun$ java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

 　　   使用的是华为云的镜像

songguojundeMBP:src songguojun$ wget https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/5.5.2/elasticsearch-5.5.2.tar.gz   #下载
--2020-03-07 14:29:01--  https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/5.5.2/elasticsearch-5.5.2.tar.gz
正在解析主机 mirrors.huaweicloud.com (mirrors.huaweicloud.com)... 117.78.24.36, 117.78.24.34, 117.78.24.32
正在连接 mirrors.huaweicloud.com (mirrors.huaweicloud.com)|117.78.24.36|:443... 已连接。
已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK
长度：33485703 (32M) [application/octet-stream]
正在保存至: “elasticsearch-5.5.2.tar.gz”

elasticsearch-5.5.2.tar.gz   100%[===========================================>]  31.93M  1.80MB/s  用时 18s     

2020-03-07 14:29:19 (1.82 MB/s) - 已保存 “elasticsearch-5.5.2.tar.gz” [33485703/33485703])

 

tar -vxf elasticsearch-5.5.2.tar.gz       #解压
cd elasticsearch-5.5.2                    #进入目录
songguojundeMBP:elasticsearch-5.5.2 songguojun$ ll
total 432
-rw-r--r--   1 songguojun  wheel   11358  8 14  2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--   1 songguojun  wheel  194187  8 14  2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--   1 songguojun  wheel    9549  8 14  2017 README.textile
drwxr-xr-x  17 songguojun  wheel     544  8 14  2017 bin/
drwxr-xr-x   5 songguojun  wheel     160  8 14  2017 config/             #ES配置目录
drwxr-xr-x  37 songguojun  wheel    1184  8 14  2017 lib/　　　　　　　　　 #ES依赖的第三方库的目录
drwxr-xr-x  13 songguojun  wheel     416  8 14  2017 modules/　　　　　　　#ES模块目录
drwxr-xr-x   2 songguojun  wheel      64  8 14  2017 plugins/            #ES存放第三方插件目录

 启动ES

 启动后会有很多日志输出，如何判断ES启动成功呢，下面有starting ...和started字样说明就已经启动成功。

songguojundeMBP:elasticsearch-5.5.2 songguojun$ sh ./bin/elasticsearch
[2020-03-07T14:36:55,119][INFO ][o.e.n.Node               ] [] initializing ...
[2020-03-07T14:36:55,230][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment    ] [Gwhirj3] using [1] data paths, mounts [[/ (/dev/disk1s1)]], net usable_space [21.9gb], net total_space [233.4gb], spins? [unknown], types [apfs]
[2020-03-07T14:36:55,231][INFO ][o.e.e.NodeEnvironment    ] [Gwhirj3] heap size [1.9gb], compressed ordinary object pointers [true]
[2020-03-07T14:36:55,232][INFO ][o.e.n.Node               ] node name [Gwhirj3] derived from node ID [Gwhirj31TU-KY1kyIQDgPw]; set [node.name] to override
[2020-03-07T14:36:55,234][INFO ][o.e.n.Node               ] version[5.5.2], pid[2724], build[b2f0c09/2017-08-14T12:33:14.154Z], OS[Mac OS X/10.14.6/x86_64], JVM[Oracle Corporation/Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM/1.8.0_211/25.211-b12]
[2020-03-07T14:36:55,235][INFO ][o.e.n.Node               ] JVM arguments [-Xms2g, -Xmx2g, -XX:+UseConcMarkSweepGC, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75, -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly, -XX:+AlwaysPreTouch, -Xss1m, -Djava.awt.headless=true, -Dfile.encoding=UTF-8, -Djna.nosys=true, -Djdk.io.permissionsUseCanonicalPath=true, -Dio.netty.noUnsafe=true, -Dio.netty.noKeySetOptimization=true, -Dio.netty.recycler.maxCapacityPerThread=0, -Dlog4j.shutdownHookEnabled=false, -Dlog4j2.disable.jmx=true, -Dlog4j.skipJansi=true, -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError, -Des.path.home=/usr/local/src/elasticsearch-5.5.2]
[2020-03-07T14:36:56,430][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [aggs-matrix-stats]
[2020-03-07T14:36:56,430][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [ingest-common]
[2020-03-07T14:36:56,430][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [lang-expression]
[2020-03-07T14:36:56,430][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [lang-groovy]
[2020-03-07T14:36:56,430][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [lang-mustache]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [lang-painless]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [parent-join]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [percolator]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [reindex]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [transport-netty3]
[2020-03-07T14:36:56,431][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] loaded module [transport-netty4]
[2020-03-07T14:36:56,432][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [Gwhirj3] no plugins loaded
[2020-03-07T14:36:58,165][INFO ][o.e.d.DiscoveryModule    ] [Gwhirj3] using discovery type [zen]
[2020-03-07T14:36:58,934][INFO ][o.e.n.Node               ] initialized
[2020-03-07T14:36:58,934][INFO ][o.e.n.Node               ] [Gwhirj3] starting ...
[2020-03-07T14:36:59,216][INFO ][o.e.t.TransportService   ] [Gwhirj3] publish_address {127.0.0.1:9300}, bound_addresses {[fe80::1]:9300}, {[::1]:9300}, {127.0.0.1:9300}
[2020-03-07T14:37:02,289][INFO ][o.e.c.s.ClusterService   ] [Gwhirj3] new_master {Gwhirj3}{Gwhirj31TU-KY1kyIQDgPw}{ahIQ9EbuRYWrO1wJZcg1nw}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}, reason: zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined)
[2020-03-07T14:37:02,312][INFO ][o.e.h.n.Netty4HttpServerTransport] [Gwhirj3] publish_address {127.0.0.1:9200}, bound_addresses {[fe80::1]:9200}, {[::1]:9200}, {127.0.0.1:9200}   #ES监听端口
[2020-03-07T14:37:02,313][INFO ][o.e.n.Node               ] [Gwhirj3] started
[2020-03-07T14:37:02,318][INFO ][o.e.g.GatewayService     ] [Gwhirj3] recovered [0] indices into cluster_state

 验证是否启动成功，ES默认端口是9200，在浏览器输入127.0.0.1:9200

 注意说明：

　　Mac系统下安装会比较顺利，Centos下安装会有些问题。

 

 

ElasticSearch插件安装

　　1.单实例安装

　　elasticsearch-head插件提供了友好的web界面，同时也可以实现基本信息的查看。去github官网搜索head插件。地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

　　

使用git下载

git clone https://github.com/mobz/elasticsearch-head.git

 

　　还得下载node，去node官网下载即可，我的是mac系统。node版本要大于6.0。

　　

 

　　安装很简单，直接下一步下一步就好。

　　

 

 　　安装完毕后查看node是否安装好，使用node -v查看

　　

 然后在npm install，不过由于npm install会被墙，要换成淘宝的仓库。

songguojundeMBP:elasticsearch-head songguojun$ npm config get registry    #查看本地原始仓库地址
https://registry.npmjs.org/
songguojundeMBP:elasticsearch-head songguojun$ npm config set registry https://registry.npm.taobao.org   #切换淘宝仓库
songguojundeMBP:elasticsearch-head songguojun$ npm config get registry    #查看本地修改后仓库地址  已经切换位淘宝的
https://registry.npm.taobao.org/

 接着继续安装

npm install
npm run start

 

 

 

提示打开127.0.0.1:9100

 

web页面可以打开，不过提示未连接状态。那么将elasticsearch-head插件服务先停掉，因为ES和head插件是两个独立的服务，它们之间的访问存在跨域的问题，所以需要修改跨域配置。

 修改ES配置文件

vi config/elasticsearch.yml

 

 

 修改完毕并保存后，启动ES及elasticsearch-head插件。

./bin/elasticsearch -d  #后台方式启动

 

 　　这时候在刷新页面，显示已经连接。

　　集群健康的几种状态说明：

    　　绿色，最健康的状态，表示所有的分片包括备份都可用。
    　　黄色，基本的分片可用，但是备份不可用（也可能是没有备份）黄色，基本的分片可用，但是备份不可用（也可能是没有备份）。
    　　红色，部分的分片可用，表明分片有一部分损坏。此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好红色，部分的分片可用，表明分片有一部分损坏。此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好。
    　　灰色，表示未连接到elasticsearch服务 .

　　2.分布式安装

 　　  分布式安装会建立一个集群，包含三个节点，一个master（主节点）和两个slave（从节点）。

　　　先修改ES配置文件 config/elasticsearch.yml

cluster.name: ES-master    #指定集群的名字，名字自定义
node.name: master          #指定节点的名字
node.master: true　　　　　　#指定节点上master
network.host: 127.0.0.1    #指定绑定的ip  端口默认9200

　　接着重启ES和head插件服务，如果遇到下面问题

 

说明是端口占用，关闭就好。通过lsof -i:9100 和  netstat -an | grep 9100定位到对应的进程，然后kill掉，在重启就好。或者pkill -9 npm。

 

 在通过原生ES信息查看，配置信息已经修改成功了。

 

slave节点的操作

songguojundeMBP:elasticsearch-5.5.2 songguojun$ cd ..
songguojundeMBP:src songguojun$ ls
consul_1.2.0_linux_amd64.zip    lua-5.3.0            php-7.2.21.tar.bz2        redis-5.0.5.tar.gz
elasticsearch-5.5.2        lua-5.3.0.tar.gz        php7                swoole
elasticsearch-5.5.2.tar.gz    php-7.2.21            redis-5.0.5            xhprof
songguojundeMBP:src songguojun$ mkdir es_slave
songguojundeMBP:src songguojun$ cp elasticsearch-5.5.2.tar.gz es_slave/
songguojundeMBP:src songguojun$ cd es_slave/
songguojundeMBP:es_slave songguojun$ tar zxf elasticsearch-5.5.2.tar.gz  #不想看到解压过程就不要加v参数
songguojundeMBP:es_slave songguojun$ cp -r elasticsearch-5.5.2 es_slave1
songguojundeMBP:es_slave songguojun$ cp -r elasticsearch-5.5.2 es_slave2
songguojundeMBP:es_slave songguojun$ ls
elasticsearch-5.5.2        elasticsearch-5.5.2.tar.gz    es_slave1            es_slave2

 

分别进入目录es_slave1 和 es_slave2目录 并修改对应配置文件 并启动

es_slave2配置文件，修改完毕启动./bin/elasticsearch -d

cluster.name: ES-master
node.name: slave1 
network.host: 127.0.0.1 
node.master: false
http.port: 8200 
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

 es_slave2配置文件，修改完毕启动./bin/elasticsearch -d

cluster.name: ES-master
node.name: slave2
network.host: 127.0.0.1
node.master: false
http.port: 8000    #端口不能重复
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

 异常情况

 解决方法：https://stackoverflow.com/questions/28932178/elasticsearch-failed-to-obtain-node-lock-is-the-following-location-writable

 

 

 

ElasticSearch基本操作

 　　ES的Api是基于Restful风格。

　　 ES的Api基本格式：http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档id>

　　 ES的Api操作支持http动词：GET/POST/PUT/DELETE

　　

　　1. 索引创建

　　　非结构化创建：

　　　　通过ES head插件来创建

 　　  

         如何查看是结构化还是非结构化索引，点击信息->查看索引信息，如下mappings后面是空的就是非结构化索引。　　 

         　　 

　　   结构化索引创建：

　　　　

           提交请求，右侧出现acknowledged: true，然后再次查看mappings的值。

          

 

 　　使用Postman来创建索引

 　　  使用postman创建索引127.0.0.1:9200/users，在body体中填写json格式数据，如下

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    },
    "mappings": {
        "man": {
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "country": {
                    "type":"keyword"
                },
                "age":{
                    "type":"integer"
                },
                "date":{
                    "type":"date",
                    "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                }
            }
        }
    }
}

         编辑好之后点击提交按钮，如下

        

 

 　　2. 数据插入

 　　　　ES中插入分为指定文档id插入和自动产生文档id插入。文档id是一个唯一索引值来指向数据。

            在postman中输入如下，这里我们指定了文档id为1，下面man后面那个1，然后点击发送。

            

 　　　　查看head插件显示索引的信息变化

　　　　这里多了一个doc，doc表示该索引下所有文档的数量，刚刚插入一条数据，这里就显示1。点击数据浏览可以查看刚刚插入数据的详细信息。

　　

      上面我们是自己指定文档id，那么下面我们使用自动产生文档id的方式，就是让ES帮我们自动产生文档id。

　　

     浏览文档数据

    

 

 3. 数据修改

     文档数据分为直接修改文档和脚本修改文档。

     下面修改id为1的文档数据

    

 

      这种属于直接修改的方式。

      下面是使用脚本修改的方式。

   

  4. 数据删除

      删除文档操作

    

      删除索引操作

     

 

 5. 数据查询

     查询分为简单查询，条件查询，聚合查询。

     先创建一个索引book，使用put方法，127.0.0.1:9200/book

{
    "mappings": {
        "novel": {
            "properties": {
                "word_count": {
                    "type": "integer"
                },
                "author": {
                    "type":"keyword"
                },
                "title":{
                    "type":"text"
                },
                "publish_date":{
                    "type":"date",
                    "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                }
            }
        }
    }
}

ES提供了一个叫 bulk 的 API 来进行批量操作

它用来在一个API调用中进行大量的索引更新或删除操作，这极大的提升了操作效率。

 注意最后一行要敲两次回车。

 {"index":{"_index":"book","_type":"novel","_id":"1"}}
{"word_count":"500","author":"zhangsan","title":"操作系统","publish_date":"2019-12-12"}
{"index":{"_index":"book","_type":"novel","_id":"2"}}
{"word_count":"600","author":"wangwu","title":"计算机网络","publish_date":"2018-11-11"}
{"index":{"_index":"book","_type":"novel","_id":"3"}}
{"word_count":"700","author":"lisi","title":"编译原理","publish_date":"2017-07-07"}
{"index":{"_index":"book","_type":"novel","_id":"4"}}
{"word_count":"800","author":"heibai","title":"http协议","publish_date":"2019-06-12"}
{"index":{"_index":"book","_type":"novel","_id":"5"}}
{"word_count":"900","author":"shaseng","title":"tcp/ip协议","publish_date":"2016-11-12"}

查看插入后的数据

 

 简单查询

 查询文档id为1的数据

 

 条件查询

 所有的查询要指定query关键词

 

 如果要进行关键词模糊搜索并且排序如下

{
    "query": {
        "match": {
            "title": "tcp"
        }
    },
    "sort":[
       {"publish_date":{"order":"desc"}}
    ]
}

 

聚合查询

聚合查询和Mysql中group by很像，聚合查询使用关键字aggs

下面是根据word_count字段来聚合查询

{
    "aggs": {
        "group_by_word_count": {
            "terms": {
                "field": "word_count"
            }
        }
    }
}

上面是单个字段聚合查询，也可多个字段进行聚合查询

{
    "aggs": {
        "group_by_word_count": {
            "terms": {
                "field": "word_count"
            }
        },
        "group_by_publish_date": {
            "terms": {
                "field": "publish_date"
            }
        }
    }
}

 

  6. 数据高级查询 

     ES数据高级查询分为：

      1）子条件查询：特定字段所指特定值。子条件查询分为Query Context和

           Query Context：在查询过程中，除了判断文档是否满足查询条件外，ES还会计算出一个score值来标示匹配的程度，用来判断目标文档和查询条件匹配温和度有多高。Query Context常用的查询有全文本查询（针对文本类型的数据）和字段级别的查询（针对结构化的数据，如日期，数字等）。

          

　　2）复合条件查询：以一定的逻辑组合子条件查询。

 

 7. elasticsearch curl操作

       我们还可以在命令行用使用curl命令来和elasticsearch交互。

       curl命令交互格式：curl -X指定http请求的方法（如HEAD GET POST PUT DELETE）-d '指定要传输的数据'

       下面一些案例：

curl -XGET localhost:9200
{
  "name" : "SHLW10NH3523",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "IQS8p7-vRJqh227z70V8Ag",
  "version" : {
    "number" : "7.8.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65",
    "build_date" : "2020-06-14T19:35:50.234439Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.5.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

 

posted @ 2018-10-14 16:47  songguojun  阅读(628)  评论(0)  编辑  收藏  举报