Elasticsearch 7.10.0实时分布式搜索分析引擎Java源码

源码简介

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合：

• Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
• 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，实时的给它的编辑们提供公众对于新文章的反馈。
• Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题与答案。
• GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。

然而 Elasticsearch 不仅仅为巨头公司服务。它也帮助了很多初创公司，像 Datadog 和 Klout， 帮助他们将想法用原型实现，并转化为可扩展的解决方案。Elasticsearch 能运行在你的笔记本电脑上，或者扩展到上百台服务器上去处理PB级数据。

Elasticsearch 中没有一个单独的组件是全新的或者是革命性的。全文搜索很久之前就已经可以做到了， 就像早就出现了的分析系统和分布式数据库。革命性的成果在于将这些单独的，有用的组件融合到一个单一的、一致的、实时的应用中。它对于初学者而言有一个较低的门槛， 而当你的技能提升或需求增加时，它也始终能满足你的需求。

Elasticsearch 7.10.0 现已发布，主要更新内容如下：

Breaking changes

认证方式

• 创建时应始终要求提供 API 密钥名称

网络

• 在受支持的平台上默认设置特定的 keepalive 选项

Breaking Java changes

机器学习

• 弃用 allow_no_jobs 和 allow_no_datafeeds，改为 allow_no_match

Mapping

• 将 SearchLookup supplier 传递给fielddataBuilder

弃用

集群协调

• 弃用并忽略 join timeout

机器学习

• 将 */inference* APIs 重命名为 */trained_models*

新功能

Aggregations

• 添加 rate aggregation

Features/Features

• 将数据层（hot、warm、cold、frozen）添加为自定义节点角色
• 在 data_hot 层节上分配新创建的索引

Features/ILM+SLM

• ILM 在各层之间迁移数据
• ILM：将强制合并步骤添加到可搜索的 snapshots action

机器学习

• 采用 AucRoc 指标以分类

Mapping

• 引入 64 位无符号长字段类型

搜索

• 添加搜索字段选项以支持高级字段检索

更多详情可查看发布说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/release-notes-7.10.0.html#release-notes-7.10.0

相关链接

• Elasticsearch 的详细介绍：点击查看
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