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四月杂谈删除开源搜索引擎Elasticsearch 50版本正式发布

此外,该版本还提供了一个底层的JavaREST/HTTP客户端,可以用于、日志记录、请求轮询、故障节点重试等。它使用Java7,将依赖降到了最低,比Transport客户端的依赖冲突少。而在基准测试中,它的性能并不输于Transport客户端。不过,这是一个底层客户端,目前还没有提供任何查询构建器或辅助器。它的输入参数和输出结果都是JSON。

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小编的话:其实大数据杂谈在7月份就曾邀请Elastic开发工程师与技术布道师曾勇(Medcl)给大家了Elasticsearch5.0新版本的特性,可以在这里回看:

需要注意的是,该版本引入了许多性更改,好在他们提供了一个迁移辅助插件,可以帮助开发人员从Elasticsearch2.3.x/2.4.x迁移到Elasticsearch5.0。如果是从更早的Elasticsearch版本向最新的5.0版本迁移,则请查阅升级文档。

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Painless脚本:Elasticsearch中很多地方用到了脚本,而出于安全考虑,脚本在默认情况下是禁用的,这令人相当失望。为此,Elastic开发了一种新的脚本语言Painless。该语言更快、更安全,而且默认是启用的。不仅如此,它的执行速度是Groovy的4倍,而且正在变得更快。Painless已经成为默认脚本语言,而Groovy、Java和Python都遭到弃用。要了解有关这门新语言的更多信息,请点击这里。

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近日,Elastic在博客中宣布,Elasticsearch5.0正式发布。该版本基于Lucene6.2.0,已经在ElasticCloud上完成了部署。据称,这是迄今为止最快、最安全、最易用的版本。

Elasticsearch5.0带来了许多增强功能和新特性,主要包括:

新数据结构:Lucene6带来了一个新的Points数据结构K-D树,用于存储数值型和地理字段,彻底改变了数值型值的索引和搜索方式。基准测试表明,Points将查询速度提升了36%,将索引速度提升了71%,而占用的磁盘和内存空间分别减少了66%和85%(参见“在5.0中搜索数值”)。

Elasticsearch5.0新版本的特性与改进

搜索和聚合:借助即时聚合,Kibana图表生成速度显著提升。Elastic用一年的时间对搜索API进行了重构,Elasticsearch现在可以更巧妙地执行范围查询,只针对已经发生变化的索引重新计算聚合,而不是针对每个查询从头开始重新计算。在搜索方面,默认的相关性计算已经由TF/IDF换成了更先进的BM25。补全程序经过了完全重写,将已删除的文档也考虑了进来。

Ingest节点:向Elasticsearch添加数据更简单了。Logstash是一个强大的工具,而一些较小的用户只需要过滤器,不需要它所提供的众多由选项。因此,Elastic将一些最流行的Logstash过滤器(如grok、split)直接在Elasticsearch中实现为处理器。多个处理器可以组合成一个管道,在索引时应用到文档上。

弹性:Elasticsearch分布式模型的每一部分都被分解、重构和简化,提升了可靠性。集群状态更新现在会等待集群中的所有节点确认。如果一个“复制片(replicashard)”被“主片(primary)”标记为失败,则主片会等待“主节点(master)”的响应。索引现在使用数据径中的UUID,而不是索引名,避免了命名冲突。另外,Elasticsearch现在进行启动检查,确保系统配置没有问题。配置比较麻烦,但如果只是试用,开发人员也可以选择localhost-only模式,避免繁琐的配置。另外,新版本还增加了断器及其他一些软,请求使用的内存大小,集群免受恶意用户。

更友好:Elasticsearch5.0更安全、更易用。他们采用了“尽早提示”的方法。如果出现了问题,则新版本会及早给出提示。例如,Elasticsearch5.0会严格验证设置。如果它不能识别某项设置的值,就会给出提示和。不仅如此,集群和索引设置现在可以通过null进行解除。此外,还有其他的一些改进,例如,rollover和shrinkAPI启用了一种新的模式来管理基于时间的索引,引入新的cluster-allocation-explainAPI,简化索引创建。

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