ElasticSearch入门

1. ElasticSearch概述

ElasticSearch简称es，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。

2. ELK安装

很简单，指的就是 Elastic Stack。

“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。

• Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。

• Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。

• Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。

ElasticSearch ：https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D

logstash ：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

kibana : https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D

2.1、ElasticSearch运行

1、解压Es之后，进入bin目录

可以双击运行软件

访问127.0.0.1:9200可以看到：

2.2.、kibana运行

像之前es的一样直接双击kibana即可

访问127.0.0.1:5601

2.3、Logstash 安装

要测试 Logstash 安装，请运行最基本的 Logstash 管道。 例如：

cd logstash-7.6.2
bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

等 Logstash 完成启动后，我们在 stdin 里输入一下文字，我们可以看到如下的输出：

当我们打入一行字符然后回车，那么我们马上可以在 stdout 上看到输出的信息。

如果我们能看到这个输出，说明我们的 Logstash 的安装是成功的。

另外一种运行 Logstash 的方式，也是一种最为常见的运行方式。我们首先需要创建一个配置文件，比如：heartbeat.conf

input {
  heartbeat {
    interval => 10
    type => "heartbeat"
  }
}
 
output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

使用如下命令执行，发现每隔10s进行一次output

bin/logstash -f heartbeat.conf

详细的请看：https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/105979677

3、可视化界面elasticsearch-head

下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

3.1、安装依赖

cnpm install 

3.2、启动

npm run start

3.3、访问127.0.0.1:9100

发现连接不上，跨域问题（跨端口，跨网站等）

3.4、修改配置，设置跨域

添加两行：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

3.5、重新启动es

再次访问127.0.0.1:9100

可以发现可以访问了

4. ES核心概念

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？

elasticsearch是面向文档，关系型数据库和elasticsearch客观的对比！一切都是json

Relational DB	Elasticsearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

物理设计：

• elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片。每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移

逻辑设计：

• 一个索引类型中，包含多个文档，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它：索引->类型->文档id，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意：ID不必是整数，实际上它是一个字符串。

4.1、文档

就是我们的一条条的记录，elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索弓和搜索数据的最小单位是文档, elasticsearch中,文档有几个重要属性:

• 自我包含, 一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !

• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的!

• 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。

4.2、类型

• 类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。
• 文档是无模式的 ,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?
• elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型, elasticsearch就开始猜,如果这个值是18 ,那么elasticsearch会认为它是整形。
• 但是elasticsearch也可能猜不对 ，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用。

4.3、索引

就是数据库。索引是映射类型的容器,。elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。

物理设计:节点和分片如何工作

一个集群至少有一 个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片( primary shard，又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本( replica shard ,又称复制分片）

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。

实际上, 一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

4.4、倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。

这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。

1、举例

例如,现在有两个文档，每个文档包含如下内容:

Study every day， good good up to forever  # 文档1包含的内容
To forever, study every day，good good up  # 文档2包含的内容

为创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ,然后创建一一个包含所有不重 复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:

term	doc_1	doc_2
Study	√	x
To	x	x
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	x	√
good	√	√
every	√	√
to	√	x
up	√	√
现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档

term	doc_1	doc_2
to	√	x
forever	√	√
total	2	1
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。

再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:

博客文章(原始数据)	博客文章(原始数据)	索引列表(倒排索引)	索引列表(倒排索引)
博客文章ID	标签	标签	博客文章ID
1	python	python	1，2，3
2	python	linux	3，4
3	linux，python
4	linux
如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据,提高效率!

4.5、ik分词器

1、下载

1、https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2、解压放到plugins

2、测试

IK提供了两个分词算法: ik_ smart和ik_ max_ word ,其中ik_ smart为最少切分, ik_ max_ _word为最细粒度划分!一会我们测试!

3、什么是IK分词器：

把一句话分词
如果使用中文：推荐IK分词器
两个分词算法：ik_smart（最少切分），ik_max_word（最细粒度划分）

4、ik_smart测试：

输出：

5、ik_max_word测试：

输出

5、命令模式的使用

5.1、Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准。更易于实现缓存等机制

method	url地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档(指定文档id)
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	通过文档id查询文档
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有的数据

5.2、创建一个索引

PUT /索引名/类型名/文档id

可以看到插入成功。

5.2.1、查看属性

5.2.2、指定字段的类型properties

获得这个规则！可以通过GET请求获得具体的信息

5.2.3、如果自己不设置文档字段类型，那么es会自动给默认类型

5.3、cat命令

查看健康值

查看所有信息

5.4、修改索引

1.修改我们可以还是用原来的PUT的命令，根据id来修改

可以看到version为2证明已经是修改过的了

但是如果没有填写的字段 会重置为空了 ，相当于java接口传对象修改，如果只是传id的某些字段，那其他没传的值都为空了。

2.还有一种update方法 这种不设置某些值 数据不会丢失

5.5、删除索引

通过DELETE命令实现删除，根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录。

5.6、关于文档的基本操作

最简单的搜索是GET

搜索功能search

Get /test/_doc/_search?q=name:yes

这边name是text 所以做了分词的查询 如果是keyword就不会分词搜索了

5.7、复杂操作搜索select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）

Get /test/_doc/_search?q=name:yes

GET /test/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "yes"
    }
  },
  "_source":["name"]
}

结果过滤，就是只展示列表中某些字段

不包含

排序

分页

多条件查询

布尔值查询
must（and），所有的条件都要符合

should（or）或者的 跟数据库一样

must_not（not）

条件区间

• gt大于

• gte大于等于

• lte小于

• lte小于等于

匹配多个条件（数组）

5.7.1、高亮

还能自定义高亮的样式

6、springboot集成

1、添加依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
  <version>2.3.7.RELEASE</version>
</dependency>

2、自定义配置

package com.xiaofan.config;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {
  @Bean
  public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
    RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
      RestClient.builder(
        new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")
      )
    );

    return client;
  }
}

3、测试

package com.example.demo;

import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest
class DemoApplicationTests {


    @Autowired
    @Qualifier(value = "restHighLevelClient")
    private RestHighLevelClient client;


    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        //1.创建索引的请求
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("lisen_index");
        //2客户端执行请求，请求后获得响应
        CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response);
    }

    //测试索引是否存在
    @Test
    void testExistIndex() throws IOException {
        //1.创建索引的请求
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("lisen_index");
        //2客户端执行请求，请求后获得响应
        boolean exist = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("测试索引是否存在-----" + exist);
    }

    //删除索引
    @Test
    void testDeleteIndex() throws IOException {
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("lisen_index");
        AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("删除索引--------" + delete.isAcknowledged());
    }
}

7实战：模拟全文搜索-京东搜索

github链接：https://github.com/fanjianhai/CODE/tree/main/SpringBoot/springboot-11-elasticsearch-jd

7.1、搭建springboot项目，添加依赖

<dependencies>
  <!--springboot的elasticsearch服务-->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    <version>2.3.7.RELEASE</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
    <exclusions>
      <exclusion>
        <groupId>org.junit.vintage</groupId>
        <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
      </exclusion>
    </exclusions>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

7.2、配置esconfig

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http"))
        );
        return client;
    }
}

7.3、定义content

public class Content implements Serializable {
    private String title;
    private String imgUrl;
    private String price;

    public Content() {
    }

    public Content(String title, String imgUrl, String price) {
        this.title = title;
        this.imgUrl = imgUrl;
        this.price = price;
    }

    public String getTitle() {
        return title;
    }

    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }

    public String getImgUrl() {
        return imgUrl;
    }

    public void setImgUrl(String imgUrl) {
        this.imgUrl = imgUrl;
    }

    public String getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(String price) {
        this.price = price;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Content{" +
                "title='" + title + '\'' +
                ", imgUrl='" + imgUrl + '\'' +
                ", price='" + price + '\'' +
                '}';
    }
}

7.4、爬虫

@Component
public class HtmlParseUtl {
    public List<Content> parseJD(String keywords) throws IOException {
        String url = "https://search.jd.com/Search?keyword=" + keywords;
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        Element divElement = document.getElementById("J_goodsList");
        Elements lis = divElement.getElementsByTag("li");

        List<Content> contents = new ArrayList<>();

        for (Element li : lis) {
            String title = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
            // 注意：懒加载的图片
            String imgUrl = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
            String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            contents.add(new Content(title, imgUrl, price));
        }
        return contents;
    }
}

7.5、设置index.html

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">

<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>狂神说Java-ES仿京东实战</title>
    <link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/>
</head>

<body class="pg">
<div class="page" id="app">
    <div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market ">

        <!-- 头部搜索 -->
        <div id="header" class=" header-list-app">
            <div class="headerLayout">
                <div class="headerCon ">
                    <!-- Logo-->
                    <h1 id="mallLogo">
                        <img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt="">
                    </h1>

                    <div class="header-extra">

                        <!--搜索-->
                        <div id="mallSearch" class="mall-search">
                            <form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix">
                                <fieldset>
                                    <legend>天猫搜索</legend>
                                    <div class="mallSearch-input clearfix">
                                        <div class="s-combobox" id="s-combobox-685">
                                            <div class="s-combobox-input-wrap">
                                                <input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="dd" id="mq"
                                                       class="s-combobox-input" aria-haspopup="true">
                                            </div>
                                        </div>
                                        <button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button>
                                    </div>
                                </fieldset>
                            </form>
                            <ul class="relKeyTop">
                                <li><a>狂神说Java</a></li>
                                <li><a>狂神说前端</a></li>
                                <li><a>狂神说Linux</a></li>
                                <li><a>狂神说大数据</a></li>
                                <li><a>狂神聊理财</a></li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>

        <!-- 商品详情页面 -->
        <div id="content">
            <div class="main">
                <!-- 品牌分类 -->
                <form class="navAttrsForm">
                    <div class="attrs j_NavAttrs" style="display:block">
                        <div class="brandAttr j_nav_brand">
                            <div class="j_Brand attr">
                                <div class="attrKey">
                                    品牌
                                </div>
                                <div class="attrValues">
                                    <ul class="av-collapse row-2">
                                        <li><a href="#"> 狂神说 </a></li>
                                        <li><a href="#"> Java </a></li>
                                    </ul>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </form>

                <!-- 排序规则 -->
                <div class="filter clearfix">
                    <a class="fSort fSort-cur">综合<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">人气<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">新品<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">销量<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">价格<i class="f-ico-triangle-mt"></i><i class="f-ico-triangle-mb"></i></a>
                </div>

                <!-- 商品详情 -->
                <div class="view grid-nosku">

                    <div class="product" v-for="result in results">
                        <div class="product-iWrap">
                            <!--商品封面-->
                            <div class="productImg-wrap">
                                <a class="productImg">
                                    <img :src="result.imgUrl">
                                </a>
                            </div>
                            <!--价格-->
                            <p class="productPrice">
                                <em>{{result.price}}</em>
                            </p>
                            <!--标题-->
                            <p class="productTitle">
                                <a v-html="result.title"> </a>
                            </p>
                            <!-- 店铺名 -->
                            <div class="productShop">
                                <span>店铺： 狂神说Java </span>
                            </div>
                            <!-- 成交信息 -->
                            <p class="productStatus">
                                <span>月成交<em>999笔</em></span>
                                <span>评价 <a>3</a></span>
                            </p>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>
<script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script>
<script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script>
<script>
    new Vue({
        el: '#app',
        data:{
            keyword: '',
            results:[]
        },
        methods:{
            searchKey(){
                let keyword=this.keyword;
                console.log(keyword);
                ///search/{keyword}/{pageNum}/{pageSize}
                axios.get('search/'+keyword+"/1/20").then(response=>{
                    console.log(response);
                    this.results=response.data;
                });
            }
        }

    })
</script>

</body>
</html>

7.6、设置路由

@Controller
public class IndexController {

    @RequestMapping("/")
    public String index() {
        return "index.html";
    }
}

@RestController
public class ContentController {

    @Autowired
    private ContentService contentService;

    @GetMapping("/parse/{keyword}")
    public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
        return contentService.parseContent(keyword);
    }

    @GetMapping("/search/{keywords}/{pageNo}/{pageSize}")
    public List<Map<String, Object>> search(@PathVariable("keywords") String keywords, @PathVariable("pageNo") int pageNo, @PathVariable("pageSize") int pageSize) throws IOException {
        return contentService.searchPageForHighlight(keywords, pageNo, pageSize);
    }
}

7.7、设置常量

public class CommonConstant {
    public static final String INDEX = "test_jd_goods";
}

7.8、业务

/**
 * 业务编写
 */
@Service
public class ContentService {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    // 1. 解析数据放入到es索引当中
    public Boolean parseContent(String keywords) throws IOException {
        List<Content> contents = new HtmlParseUtl().parseJD(keywords);
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("2m");

        for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
            bulkRequest.add(
                    new IndexRequest(CommonConstant.INDEX)
                            .source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON));
        }

        BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return !bulk.hasFailures();
    }

    // 2. 查询这些数据实现搜索功能
    public List<Map<String, Object>> searchPage(String keywords, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
        if (pageNo <= 1) {
            pageNo = 1;
        }
        // 条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(CommonConstant.INDEX);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 分页
        sourceBuilder.from(pageNo);
        sourceBuilder.size(pageSize);
        // 精准匹配
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keywords);
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        // 执行搜索
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 解析结果
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit documentField : searchResponse.getHits().getHits()) {
            list.add(documentField.getSourceAsMap());
        }
        return list;
    }

    // 2. 查询这些数据实现搜索功能
    public List<Map<String, Object>> searchPageForHighlight(String keywords, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
        if (pageNo <= 1) {
            pageNo = 1;
        }
        // 条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(CommonConstant.INDEX);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 分页
        sourceBuilder.from(pageNo);
        sourceBuilder.size(pageSize);
        // 精准匹配
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keywords);
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        // 高亮
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("title");
        highlightBuilder.requireFieldMatch(false);   // 多个高亮显示！
        highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
        highlightBuilder.postTags("</span>");
        sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);

        // 执行搜索
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 解析结果
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit documentField : searchResponse.getHits().getHits()) {
            Map<String, HighlightField> highlightFields = documentField.getHighlightFields();
            HighlightField title = highlightFields.get("title");
            Map<String, Object> sourceAsMap = documentField.getSourceAsMap();   // 原来的结果
            // 解析高亮的字段， 将原来的字段换为我们高亮的字段即可！
            if (title != null) {
                Text[] fragments = title.fragments();
                String n_title = "";
                for (Text text : fragments) {
                    n_title += text;
                }
                sourceAsMap.put("title", n_title);
            }
            list.add(sourceAsMap);
        }
        return list;
    }
}

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127.0.0.1:9090/parse/java

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