ElastiSearch 2.1使用java api获取TransportClient连接ES集群、插入文档、进行搜索，以及在线/离线插件安装的方法

2.0之后ES的java api用法有了很大变化。在此记录一些。

java应用程序连接ES集群，笔者使用的是TransportClient，获取TransportClient的代码设计为单例模式（见getClient方法）。同时包含了设置自动提交文档的代码。注释比较详细，不再赘述。

下方另有提交文档、提交搜索请求的代码。

1、连接ES集群代码如下： 

package elasticsearch;

import com.vividsolutions.jts.geom.GeometryFactory;
import com.vividsolutions.jts.geom.MultiPolygon;
import com.vividsolutions.jts.geom.Polygon;
import com.vividsolutions.jts.io.ParseException;
import com.vividsolutions.jts.io.WKTReader;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeUnit;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeValue;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;

import java.net.InetAddress;
import java.util.Date;

/**
 * Created by ZhangDong on 2015/12/25.
 */
public class EsClient {
    static Log log = LogFactory.getLog(EsClient.class);

    //    用于提供单例的TransportClient BulkProcessor
    static public TransportClient tclient = null;
    static BulkProcessor staticBulkProcessor = null;

//【获取TransportClient 的方法】
    public static TransportClient getClient() {
        try {
            if (tclient == null) {
                String EsHosts = "10.10.2.1:9300,10.10.2.2:9300";
                Settings settings = Settings.settingsBuilder()
                        .put("cluster.name", "wshare_es")//设置集群名称
                        .put("tclient.transport.sniff", true).build();//自动嗅探整个集群的状态，把集群中其它机器的ip地址加到客户端中

                tclient = TransportClient.builder().settings(settings).build();
                String[] nodes = EsHosts.split(",");
                for (String node : nodes) {
                    if (node.length() > 0) {//跳过为空的node（当开头、结尾有逗号或多个连续逗号时会出现空node）
                        String[] hostPort = node.split(":");
                        tclient.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(hostPort[0]), Integer.parseInt(hostPort[1])));

                    }
                }
            }//if
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return tclient;
    }
     //【设置自动提交文档】
    public static BulkProcessor getBulkProcessor() {
        //自动批量提交方式
        if (staticBulkProcessor == null) {
            try {
                staticBulkProcessor = BulkProcessor.builder(getClient(),
                        new BulkProcessor.Listener() {
                            @Override
                            public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
                                //提交前调用
//                                System.out.println(new Date().toString() + " before");
                            }

                            @Override
                            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {
                                //提交结束后调用（无论成功或失败）
//                                System.out.println(new Date().toString() + " response.hasFailures=" + response.hasFailures());
                                log.info( "提交" + response.getItems().length + "个文档，用时"
                                        + response.getTookInMillis() + "MS" + (response.hasFailures() ? " 有文档提交失败！" : ""));
//                                response.hasFailures();//是否有提交失败
                            }

                            @Override
                            public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {
                                //提交结束且失败时调用
                                log.error( " 有文档提交失败！after failure=" + failure);
                            }
                        })
                        
                        .setBulkActions(1000)//文档数量达到1000时提交
                        .setBulkSize(new ByteSizeValue(5, ByteSizeUnit.MB))//总文档体积达到5MB时提交 //
                        .setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5))//每5S提交一次（无论文档数量、体积是否达到阈值）
                        .setConcurrentRequests(1)//加1后为可并行的提交请求数，即设为0代表只可1个请求并行，设为1为2个并行
                        .build();
//                staticBulkProcessor.awaitClose(10, TimeUnit.MINUTES);//关闭，如有未提交完成的文档则等待完成，最多等待10分钟
            } catch (Exception e) {//关闭时抛出异常
                e.printStackTrace();
            }
        }//if





        return staticBulkProcessor;
    }
}

 2、插入文档的代码（自动批量提交方式，注释中另有手动批量提交、单个文档提交的方式）：

package elasticsearch;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;


/**
 * Created by ZhangDong on 2015/12/25.
 */
public class EsInsert2 {
    static Log log = LogFactory.getLog(EsInsert2.class);
    public static void add(String json) {
                try {  //EsClient.getBulkProcessor()是位于上方EsClient类中的方法
                    EsClient.getBulkProcessor().add(new IndexRequest("设置的index name", "设置的type name","要插入的文档的ID").source(json));//添加文档，以便自动提交
                } catch (Exception e) {
                    log.error("add文档时出现异常：e=" + e + " json=" + json);
                }
    }
}
//手动 批量更新
//        BulkRequestBuilder bulkRequest = tclient.prepareBulk();
//        for(int i=500;i<1000;i++){
//            //业务对象
//            String json = "";
//            IndexRequestBuilder indexRequest = tclient.prepareIndex("twitter", "tweet")
//                    //指定不重复的ID
//                    .setSource(json).setId(String.valueOf(i));
//            //添加到builder中
//            bulkRequest.add(indexRequest);
//        }
//
//        BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
//        if (bulkResponse.hasFailures()) {
//            // process failures by iterating through each bulk response item
//            System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage());
//        }

//单个文档提交
//        String json = "{\"relationship\":{},\"tags\":[\"camera\",\"video\"]}";
//        IndexResponse response = getClient().prepareIndex("dots", "scan", JSON.parseObject(json).getString("rid")).setSource(json).get();
//        return response.toString();

 

3、进行搜索的代码，其中有适用于复杂搜索逻辑的BoolQuery用法，以及关键词高亮的配置、在某个字段精确搜索、全文搜索、匹配全部文档、搜索同时返回聚类信息的用法：

package service;

import elasticsearch.EsClient;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.index.query.*;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * Created by ZhangDong on 2016/1/5.
 */
@Service
public class SearchService2 {

    Log log = LogFactory.getLog(getClass());
    public SearchResponse getSimpleSearchResponse( int page, int pagesize){

        BoolQueryBuilder mustQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        mustQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 添加第1条must的条件 此处为匹配所有文档

        mustQuery.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("title", "时间简史"));//添加第2条must的条件 title字段必须为【时间简史】
        // ↑ 放入筛选条件(termQuery为精确搜索，大小写敏感且不支持*) 实验发现matchPhraseQuery可对中文精确匹配term

        mustQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("auther", "霍金")); // 添加第3条must的条件

        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery("物理")//.escape(true)//escape 转义 设为true，避免搜索[]、结尾为!的关键词时异常 但无法搜索*
                .defaultOperator(QueryStringQueryBuilder.Operator.AND);//不同关键词之间使用and关系
        mustQuery.must(queryBuilder);//添加第4条must的条件 关键词全文搜索筛选条件

        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = EsClient.getClient().prepareSearch("index name").setTypes("type name")
                .setQuery(mustQuery)
                .addHighlightedField("*")/*星号表示在所有字段都高亮*/.setHighlighterRequireFieldMatch(false)//配置高亮显示搜索结果
                .setHighlighterPreTags("<高亮前缀标签>").setHighlighterPostTags("<高亮后缀标签>");//配置高亮显示搜索结果

                searchRequestBuilder = searchRequestBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("agg1(聚类返回时根据此key获取聚类结果)")
                        .size(1000)/*返回1000条聚类结果*/.field("要在文档中聚类的字段，如果是嵌套的则用点连接父子字段，如【person.company.name】"));

        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.setFrom((page - 1) * pagesize)//分页起始位置（跳过开始的n个）
                .setSize(pagesize)//本次返回的文档数量
                .execute().actionGet();//执行搜索

        log.info("response="+searchResponse);
        return searchResponse;
    }
}

 

4、ES中使用delete-by-query插件，DSL方式按条件删除数据的方法：

ES2.1中，默认的文档删除方式只有按ID删除方法：

curl -XDELETE 'localhost:9200/customer/external/2?pretty'

（参考：Deleting Documents | Elasticsearch Reference [2.1] | Elastic https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.1/_deleting_documents.html）

按条件删除需要安装delete-by-query插件，在线安装方式可使用命令

plugin install delete-by-query

随后会从https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/plugin/delete-by-query/2.1.0/delete-by-query-2.1.0.zip处下载插件安装包。但是本人使用的某个ES环境是离线的，需要手动下载上述URL对应的ZIP，放置于elasticsearch-2.1.0文件夹下，与bin、config等文件夹同级，同时还要下载 https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/plugin/delete-by-query/2.1.0/delete-by-query-2.1.0.zip.md5 校验文件放于同一位置（XXX.sha1应该也可以），使用以下命令离线安装：

bin/plugin install file:delete-by-query-2.1.0.zip

其中delete-by-query-2.1.0.zip是相对路径，绝对路径应该也可以，随后便安装成功了。

安装成功后查看，发现其实就是解压delete-by-query-2.1.0.zip的内容放置于elasticsearch-2.1.0/plugins/delete-by-query 文件夹下，猜测手动解压也可以使用。

注意：如果是ES集群，需要对每个节点都安装这个插件，而且每个节点安装后要重启ES。

使用DSL方式按条件删除文档的方法：

DELETE方式，请求
http://localhost:9200/index_name/type_name/_query
http payload内容：
{
  "query":{
    "match_all":{}
  }
}
上述query为匹配全部文档。