spring boot 2.7整合Elasticsearch Java client + ingest attachment实现文档解析

news2024/11/24 1:36:04

一、软件环境

软件版本号备注
Spring boot2.7.23.x版本建议使用ElasticSearch8.x
ElasticSearch7.17.4ElasticSearch 7.x 可使用JDK 8
ElasticSearch 8.x 要求使用JDK 11+

二、安装ElasticSearch

下载地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.4-linux-x86_64.tar.gz

上传压缩包至/usr/local/

cd /usr/local/
//解压
tar -xvf elasticsearch-7.17.4-linux-x86_64.tar.gz

修改配置文件/usr/local/elasticsearch-7.17.4/config/elasticsearch.yml

注意 :后面需要跟一个空格

//数据存储路径，文件不存在则先创建
path.data: /usr/local/elasticsearch-7.17.4/data
//日志存储路径
path.logs: /usr/local/elasticsearch-7.17.4/logs
//在底部增加以下内容，以便支持设置密码
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

修改内存参数配置/usr/local/elasticsearch-7.17.4/config/jvm.options，可根据实际需求配置。

-Xms512m
-Xmx512m

JDK版本兼容，该版本默认要求JDK11，系统配置了JDK8，启动时会冲突，故进行以下调整

编辑/usr/local/elasticsearch-7.17.4/bin/elasticsearch-env，注释红框部分

ElasticSearch不能以root启动，为指定用户配置权限

//ElasticSearch不能以root启动，为指定用户配置权限
chown -R 用户名:用户名 /usr/local/elasticsearch-7.17.4
//启动ElasticSearch，需切换为非root用户
/usr/local/elasticsearch-7.17.4/bin/elasticsearch -d
//配置密码，需先启动一次ElasticSearch
/usr/local/elasticsearch-7.17.4/bin/elasticsearch-setup-passwords interactive

三、安装Kibana

下载地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.17.4-linux-x86_64.tar.gz

上传压缩包至/usr/local/

cd /usr/local/
//解压
tar -zxvf kibana-7.17.4-linux-x86_64.tar.gz

编辑配置文件/usr/local/kibana-7.17.4-linux-x86_64/config/kibana.yml

//端口号
server.port: 5601

//服务器绑定地址，允许所有网络接口访问
server.host: "0.0.0.0"

//elasticsearch账户配置
elasticsearch.username: "kibana_system"
elasticsearch.password: "密码"

//中文
i18n.locale: "zh-CN"

kibana和ElasticSearch一样，不能以root启动，为指定用户配置权限

//kibana不能以root启动，为指定用户配置权限
chown -R 用户名:用户名 /usr/local/kibana-7.17.4-linux-x86_64

//前台启动
/usr/local/kibana-7.17.4-linux-x86_64/bin/kibana
//后台启动
nohup /usr/local/kibana-7.17.4-linux-x86_64/bin/kibana &

四、IK中文分词器

下载地址（根据对应的ElasticSearch版本号进行下载）：

https://github.com/infinilabs/analysis-ik/releases

在ElasticSearch安装路径的plugins文件夹里，创建ik文件夹，如/usr/local/elasticsearch-7.17.4/plugins/ik，解压文件放到该路径下。

重启ElasticSearch即可。

五、Spring boot整合ElasticSearch

在Es7.15版本之后，es官方将它的高级客户端RestHighLevelClient标记为弃用状态。同时推出了全新的java API客户端Elasticsearch Java API Client，该客户端也将在Elasticsearch8.0及以后版本中成为官方推荐使用的客户端。

本文直接使用Elasticsearch Java API Client，后续方便升级8.x

pom.xml中增加：

<dependency>
    <groupId>co.elastic.clients</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
    <version>7.17.24</version>
</dependency>

配置文件：

spring.elasticsearch.uris=http://localhost:9200
spring.elasticsearch.username=elastic
spring.elasticsearch.password=*******

配置类ElasticsearchConfig：

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {

    @Value("${spring.elasticsearch.uris}")
    private String uris;

    @Value("${spring.elasticsearch.username}")
    private String username;

    @Value("${spring.elasticsearch.password}")
    private String password;

    @Bean
    public ElasticsearchClient elasticsearchClient() {

        BasicCredentialsProvider credsProv = new BasicCredentialsProvider();
        credsProv.setCredentials(
            AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(username, password)
        );
        RestClient restClient = RestClient.builder(
                HttpHost.create(uris)).setHttpClientConfigCallback(hc -> hc.setDefaultCredentialsProvider(credsProv)).build();

        #多节点可参考
        /*
        RestClient restClient = RestClient.builder(
            new HttpHost("192.168.1.10", 9200),
            new HttpHost("192.168.1.11", 9200),
            new HttpHost("192.168.1.12", 9200)).build();
        */
        ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(
                restClient, new JacksonJsonpMapper());

        return new ElasticsearchClient(transport);
    }
}

在service类中自动装配ElasticsearchClient，后续直接使用

@Autowired
private ElasticsearchClient esClient;

六、索引相关操作

1.索引是否存在

http请求

GET /索引名称

JAVA  API

BooleanResponse existsResponse = esClient.indices()
                .exists(builder -> builder.index("索引名称"));
if (existsResponse.value()) {
    //存在
}else{
    //不存在
}

2.创建索引

http请求

PUT /索引名称
{
  //指定默认分词器为ik_max_word
  "settings" : {
      "index" : {
          "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
      }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段1": {
        "type": "keyword"    //keyword不进行分词
      },
      "字段2": {
        "type": "text"       //text进行分词
      },
      "字段3": {
        "type":   "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    }
  }
}

JAVA  API

//方式一
//定义映射
TypeMapping typeMapping = new TypeMapping.Builder()
                .properties("integer字段", p -> p.integer(i -> i))
                .properties("keyword字段",p->p.keyword(k -> k))
                .properties("text字段", p -> p.text(t -> t))
                .properties("日期字段", p -> p.date(d -> d.format("yyyy-MM-dd")))
                .properties("日期时间字段", p -> p.date(d -> d.format("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")))
                .build();
esClient.indices().create(new CreateIndexRequest.Builder()
                .index("索引名称")
                .mappings(typeMapping)
                .build());

//方式二、根据json内容创建索引
String mappings = """
                {
                  "mappings" : {
                    "properties" : {
                      "integer字段" : {
                        "type" : "integer"
                      },
                      "keyword字段" : {
                        "type" : "keyword"
                      },
                      "text字段" : {
                        "type" : "text"
                      },
                      "日期字段" : {
                        "type" : "date",
                        "index" : false,
                        "format" : "yyyy-MM-dd"
                      },
                      "日期时间字段" : {
                        "type" : "date",
                        "index" : false,
                        "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
                      }
                    }
                  }
                }
                """;
esClient.indices().create(new CreateIndexRequest.Builder()
                .index("索引名称")
                .withJson(new StringReader(mappings))
                .build());

3.查询索引映射信息

http请求

GET /索引名称/_mapping

JAVA  API

GetMappingResponse response = esClient.indices()
            .getMapping(builder -> builder.index("索引名称"));
IndexMappingRecord indexMappingRecord = response.get("索引名称");
TypeMapping typeMapping = indexMappingRecord.mappings();
Map<String, Property> properties=typeMapping.properties();
List<IndexMapping> mappings=new ArrayList<>();
for(String key:properties.keySet()){
    IndexMapping mapping_item=new IndexMapping();
    //字段名称
    mapping_item.setField_name(key);
    String json_str=String.valueOf(properties.get(key)._get());
    json_str=json_str.substring(json_str.indexOf("Property: ")+9);
    JSONObject property_json= JSONObject.parseObject(json_str);
    //字段类型
    mapping_item.setField_type(property_json.getString("type"));
    //自定义格式
    if(property_json.containsKey("format")){
        mapping_item.setField_format(property_json.getString("format"));
    }
    mappings.add(mapping_item);
}

4.向索引添加映射字段

http请求

PUT /索引名称/_mapping
{
  "properties": {
    "新增字段": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

JAVA  API

//JSONObject mappings 为要增加的映射内容，参考http请求，这里省略细节
PutMappingResponse response=esClient.indices()
        .putMapping(new PutMappingRequest.Builder()
        .index("索引名称")
        .withJson(new StringReader(mappings.toString()))
        .build());
// 响应状态
Boolean acknowledged = response.acknowledged();

5.删除索引

http请求

DELETE /索引名称

JAVA  API

DeleteIndexResponse response = esClient.indices()
                .delete(builder -> builder.index("索引名称");
// 响应状态
Boolean acknowledged = response.acknowledged();

七、文档相关操作

1.添加文档

http请求

POST /索引名称/_doc/文档id
{
  "字段1": "内容",
  "字段2": "内容"
}

JAVA  API

// 插入文档到索引
//JSONObject json为文档内容
IndexRequest<Object> request = new IndexRequest.Builder<>()
            .index("索引名称")
            .id(”文档id“)
            .document(json)
            .build();
IndexResponse response = esClient.index(request);

2.编辑文档

http请求

PUT /索引名称/_doc/文档id
{
  "要修改的字段1":"要修改的内容",
  "要修改的字段2":"要修改的内容"
}

JAVA  API

//要修改的内容用Map组装
Map<String,Object> updateMap=new HashMap<>();
UpdateRequest<Object, Object> updateRequest = new UpdateRequest.Builder<>()
                .index("索引名称")
                .id(”文档id“)
                .doc(updateMap)
                .build();
 UpdateResponse<Object> updateResponse = esClient.update(updateRequest, Object.class);

3.根据id查询文档

http请求

GET /索引名称/_doc/文档id

JAVA  API

GetRequest getRequest = new GetRequest.Builder()
                .index("索引名称")
                .id(”文档id“)
                .build();
GetResponse<Object> response = esClient.get(getRequest, Object.class);
if (response.found()) {
    return response.source();
} else {
    throw new MyException(ResultEnum.DATA_IS_EXIST.getCode(),"数据不存在");
}

4.删除文档

http请求

DELETE /索引名称/_doc/文档id

JAVA  API

//支持批量删除，String[] id_arr为要删除的文档id数组
List<BulkOperation> bulkOperations = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<id_arr.length;i++){
    String del_id=id_arr[i];
    bulkOperations.add(new BulkOperation.Builder().delete(
        d -> d.id(del_id).index("索引名称")).build());
}
BulkResponse bulkResponse = esClient.bulk(e -> e.index("索引名称").operations(bulkOperations));

5.筛选文档

http请求

GET blog/_search
{
  "query": {
    "bool" : {
      //必须满足的条件
      "must" : [
        //精确匹配
        {"term" : { "字段名称" : "自动内容" }},
        //模糊查询
        {"query_string": {
          "default_field": "字段名称",
          "query": "*模糊匹配内容*"
        }}
      ],
      //排除的条件
      "must_not" : [
        //精确匹配
        {"term" : { "字段名称" : "自动内容" }},
        //模糊查询
        {"query_string": {
          "default_field": "字段名称",
          "query": "*模糊匹配内容*"
        }}
      ]
    }
  },
  //排序规则
  "sort": [
    {
      //根据评分排序
      "_score": {
        "order": "desc"
      }
    },
    {
      "字段名称": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  //从第几条开始获取，从0开始
  "from":  0,
  //获取多少条
  "size":  10
}

JAVA  API

//queryJson是查询条件的json，参考http方式
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
                .index("索引名称")
                .withJson(new StringReader(queryJson.toString()))
                .build();
SearchResponse<Object> response = esClient.search(searchRequest,Object.class);
List<Hit<Object>> hits = response.hits().hits();
//不需要输出文档id的话可以不要
List<Map<String,Object>> data_list = hits.stream().map(p->{
            Map<String,Object> map=new HashMap<>();
            map.put("docoment_id",p.id());
            map.putAll((Map<String, Object>)p.source());
            return map;
    }).collect(Collectors.toList());
//data_list是数据list，
//符合条件的数据总数为(int)response.hits().total().value()

八、结合ingest attachment实现文档解析

1.安装ingest attachment插件

下载地址（版本号可根据对应的ElasticSearch版本号进行替换）：

https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/ingest-attachment/ingest-attachment-7.17.4.zip

安装方法：

切换至ElasticSearch根目录，执行

#linux
./bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/ingest-attachment-7.17.4.zip
#windows
./bin/elasticsearch-plugin install file:///C:/path/to/ingest-attachment-7.17.4.zip

重启ElasticSearch，定义文本抽取管道

PUT /_ingest/pipeline/attachment
{
    "description": "Extract attachment information",
    "processors": [
        {
            "attachment": {
                "field": "content",
                "ignore_missing": true
            }
        },
        {
            "remove": {
                "field": "content"
            }
        }
    ]
}

在attachment中指定要过滤的字段为content，所以写入Elasticsearch时需要将文档内容放在content字段，传入内容需为文档的base64编码。支持txt、word、Excel、PPT、PDF等文件格式。

2.文件转base64编码

// 文件路径
String filePath = "E:/xxx/xxx.pdf"; // 请替换为你的文件路径
// 读取文件字节
byte[] fileBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)); // 读取文件内容
String base64_str = Base64.getEncoder().encodeToString(fileBytes); // 编码为Base64字符串

3.实现文档解析

/**
 * 模拟管道处理，仅模拟，不会真正插入文档
 */
Map<String, Object> source = new HashMap<>();
source.put("content", "文档的base64编码");
SimulateResponse response = client.ingest().simulate(builder -> builder
            .id("my-pipeline")
            .docs(documentBuilder -> documentBuilder
                    .index("索引名称")
                    .id(”文档id“)
                    .source(JsonData.of(source))));
log.info("response={}", response);

4.在文档索引的过程中使用

Map<String, Object> source = new HashMap<>();
source.put("content", "文档的base64编码");
IndexRequest<Object> request = new IndexRequest.Builder<>()
            .index("索引名称")
            .id(”文档id“)
            .document(JsonData.of(source))
            .pipeline("attachment")
            .build();
        IndexResponse response = esClient.index(request);
        logger.info(response.toString());

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目录 1、只要继承不要多态 2、加上多态 3、多重继承 4、虚拟继承 在C继承模型中&#xff0c;一个derived class object所表现出来的东西&#xff0c;是其自己的members加上其base class(es) members的总和。至于derived class members和base class(es) members的排列顺序&a…
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基坑气膜：为清洁施工提供强力保障—轻空间

基坑气膜：为清洁施工提供强力保障—轻空间

随着城市建设的不断推进&#xff0c;环保要求也日益提高。基坑气膜作为一种新型的施工技术&#xff0c;不仅在防尘降噪方面表现出色&#xff0c;还能支持复杂的施工设备运行&#xff0c;真正实现了从源头解决扬尘和噪音问题。 高效防尘&#xff0c;优化施工环境 传统施工中&…
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Hyper-V管理器连接到服务器出错。请检查虚拟机管理服务是否正在运行以及是否授权你连接到此服务器。

Hyper-V管理器连接到服务器出错。请检查虚拟机管理服务是否正在运行以及是否授权你连接到此服务器。

尝试连接到服务器”XXXXXX"时出错。请检查虚拟机管理服务是否正在运行以及是否授权你连接到此服务器。 计算机"XXXXXX"上的操作失败: WinRM客户端无法处理该请求。如果身份验证方案与Kerberos不同&#xff0c;或者客户端计算机未加入到域中&#xff0c;则必须使…
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工业物联网一直是风口，可视化大屏就是门面

工业物联网一直是风口，可视化大屏就是门面

工业物联网作为当下的热门领域&#xff0c;一直处于风口浪尖。而在这个领域中&#xff0c;可视化大屏确实充当着重要的门面角色。 可视化大屏以其震撼的视觉效果和直观的数据展示&#xff0c;为工业物联网赋予了强大的表现力。当人们走进工业物联网的应用场景&#xff0c;首先映…
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