1. 概述
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,它提供了许多内置的功能和API,例如全文搜索、聚合、地理位置搜索等。但是,在某些情况下,内置的功能可能无法满足我们的需求,或者我们需要自定义一些功能。在这种情况下,我们可以使用Elasticsearch的插件开发框架来创建自定义插件。
Elasticsearch的插件是基于Java编写的,它们可以添加新的功能、API和查询语言,也可以在Elasticsearch集群中添加新的节点类型和索引存储。插件可以用于增强Elasticsearch的功能、修改其行为或定制其外观。
2. Elasticsearch插件的类型
Elasticsearch插件可以分为以下几类:
- 分析插件:用于添加新的分析器、过滤器或标记器等。
- 发现插件:用于添加新的发现机制或检测服务。
- 读写插件:用于添加新的读写操作或修改现有操作。
- 索引插件:用于添加新的索引存储类型或修改现有存储类型。
- 脚本插件:用于添加新的查询语言或修改现有查询语言。
- 其他插件:包括各种其他类型的插件,例如安全插件、监控插件等。
3. 插件的基本结构
Elasticsearch插件的基本结构如下:
plugin-name/
├─_site/
│ ├─index.html
│ ├─bundle.js
│ └─style.css
├─src/
│ ├─main/
│ │ ├─java/
│ │ └─resources/
│ └─test/
│ ├─java/
│ └─resources/
├─build.gradle
└─plugin-descriptor.properties
其中,plugin-name
是插件的名称,_site
目录包含插件的Web资源(如HTML、JavaScript和CSS文件),src
目录包含插件的源代码,build.gradle
是插件的构建脚本,plugin-descriptor.properties
是插件的描述文件。
插件的描述文件包含了插件的基本信息,例如插件名称、版本号、作者、描述、依赖项等。示例插件描述文件如下:
description=My Elasticsearch plugin
version=1.0
name=my-plugin
site=false
java.version=1.8
classname=com.example.MyPlugin
其中,description
为插件的描述,version
为插件的版本号,name
为插件的名称,site
指示插件是否包含Web资源,java.version
指定插件需要的Java版本,classname
指定插件的主类名。
插件的主类必须继承org.elasticsearch.plugins.Plugin
类,并实现onModule
方法来注册插件的模块。例如:
public class MyPlugin extends Plugin {
@Override
public void onModule(RestModule restModule) {
restModule.addRestAction(MyRestAction.class);
}
}
其中,RestModule
是用于注册REST API的模块,MyRestAction
是自定义的REST API操作类。
4. 开发分析插件
分析插件用于添加新的分析器、过滤器或标记器等。下面是一个简单的示例,该插件添加了一个新的分析器,用于将文本转换为小写并分词:
public class LowercaseTokenizerFactory extends AbstractTokenizerFactory {
public LowercaseTokenizerFactory(IndexSettings indexSettings, Environment environment, String name, Settings settings) {
super(indexSettings, settings, name);
}
@Override
public Tokenizer create() {
return new LowercaseTokenizer();
}
private static class LowercaseTokenizer extends Tokenizer {
private CharTermAttribute termAttr;
LowercaseTokenizer() {
termAttr = addAttribute(CharTermAttribute.class);
}
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
clearAttributes();
if (input.incrementToken()) {
String term = termAttr.toString().toLowerCase();
termAttr.setEmpty().append(term);
return true;
} else {
return false;
}
}
}
}
在上面的示例中,LowercaseTokenizerFactory
是自定义的分析器工厂类,它继承自AbstractTokenizerFactory
类,并实现了create
方法来创建分析器。LowercaseTokenizer
是自定义的分析器类,它继承自Tokenizer
类,并实现了incrementToken
方法来进行分词和转换。
要将上述代码打包成插件,需要创建一个新的Gradle项目,并在build.gradle
中添加以下依赖项:
dependencies {
compile "org.elasticsearch:elasticsearch:${elasticsearchVersion}"
}
其中,elasticsearchVersion
是Elasticsearch的版本号。
然后,在插件的主类中,可以使用以下代码来注册分析器:
public class MyPlugin extends Plugin {
@Override
public void onModule(AnalysisModule analysisModule) {
analysisModule.addTokenizer("lowercase", LowercaseTokenizerFactory::new);
}
}
其中,AnalysisModule
是用于注册分析器的模块,addTokenizer
方法用于添加新的分析器。
5. 开发读写插件
读写插件用于添加新的数据存储和检索方式,可以通过实现org.elasticsearch.plugins.Plugin
类来注册自定义的读写插件。下面是一个简单的示例,该插件添加了一个新的读写实现,用于将文本存储到本地文件中:
public class FileIndexStorePlugin extends Plugin {
private final Settings settings;
public FileIndexStorePlugin(Settings settings) {
this.settings = settings;
}
@Override
public Collection<Object> createComponents(Client client, ClusterService clusterService, ThreadPool threadPool, ResourceWatcherService resourceWatcherService, ScriptService scriptService, NamedXContentRegistry xContentRegistry) {
List<Object> components = new ArrayList<>();
components.add(new FileIndexStore());
return components;
}
@Override
public List<NamedWriteableRegistry.Entry> getNamedWriteables() {
List<NamedWriteableRegistry.Entry> namedWriteables = new ArrayList<>();
namedWriteables.add(new NamedWriteableRegistry.Entry(IndexStore.class, "file", FileIndexStore::new));
return namedWriteables;
}
private class FileIndexStore implements IndexStore {
private final String dataDir;
FileIndexStore() {
dataDir = settings.get("index.store.file.data_dir", "./data");
}
@Override
public void delete(String index, String id) throws IOException {
File file = new File(dataDir, index + "/" + id);
Files.deleteIfExists(file.toPath());
}
@Override
public void delete(String index) throws IOException {
File file = new File(dataDir, index);
FileUtils.deleteDirectory(file);
}
@Override
public IndexOutput createOutput(String index, String id) throws IOException {
File file = new File(dataDir, index + "/" + id);
file.getParentFile().mkdirs();
return new FileOutputStreamIndexOutput(file);
}
@Override
public IndexInput openInput(String index, String id) throws IOException {
File file = new File(dataDir, index + "/" + id);
if (!file.exists()) {
throw new FileNotFoundException(file.getAbsolutePath());
}
return new FileInputStreamIndexInput(file);
}
@Override
public void close() throws IOException {
// do nothing
}
}
}
在上面的示例中,FileIndexStorePlugin
是自定义的读写插件类,它继承自Plugin
类,并实现了createComponents
和getNamedWriteables
方法来注册自定义的读写实现。FileIndexStore
是自定义的读写实现类,它实现了IndexStore
接口,并提供了创建输出流、打开输入流、删除数据等方法。
要将上述代码打包成插件,需要创建一个新的Gradle项目,并在build.gradle
中添加以下依赖项:
dependencies {
compile "org.elasticsearch:elasticsearch:${elasticsearchVersion}"
}
然后,在插件的主类中,可以使用以下代码来注册读写插件:
public class MyPlugin extends Plugin {
@Override
public void onIndexModule(IndexModule indexModule) {
indexModule.addIndexStore("file", FileIndexStorePlugin::new);
}
}
其中,IndexModule
是用于注册读写插件的模块,addIndexStore
方法用于添加新的读写实现。在本例中,我们将file
作为存储名称,将FileIndexStorePlugin
作为创建新的读写实现的工厂方法。这样,当用户在Elasticsearch中创建索引时,就可以选择使用file
存储类型,并使用自定义的读写实现将数据存储到本地文件中。
6. 开发聚合插件
用于添加新的聚合操作,可以通过实现org.elasticsearch.plugins.Plugin
类来注册自定义的聚合插件。以下是一个简单的示例,该插件添加了一个新的聚合操作,用于按城市统计人口数量:
public class CityPopulationAggregationPlugin extends Plugin {
public CityPopulationAggregationPlugin(Settings settings) {
// do nothing
}
@Override
public Map<String, AggregationSpec> getAggregations() {
Map<String, AggregationSpec> aggregations = new HashMap<>();
aggregations.put("city_population", new CityPopulationAggregationSpec());
return aggregations;
}
private static class CityPopulationAggregationSpec implements AggregationSpec {
@Override
public InternalAggregation reduce(ReduceContext reduceContext) {
Map<String, Long> cityCounts = new HashMap<>();
for (ShardReduceContext shardReduceContext : reduceContext) {
for (String city : shardReduceContext.data().keySet()) {
long count = cityCounts.getOrDefault(city, 0L);
count += shardReduceContext.data().get(city).longValue();
cityCounts.put(city, count);
}
}
List<Bucket> buckets = cityCounts.entrySet().stream()
.map(entry -> new InternalTerms.Bucket(entry.getKey(), entry.getValue(), InternalAggregation.Reduce.EMPTY))
.collect(Collectors.toList());
return new InternalTerms("city_population", 0, InternalAggregation.Reduce.EMPTY, null, null, buckets, 0);
}
@Override
public boolean needsScores() {
return false;
}
}
}
在上面的示例中,CityPopulationAggregationPlugin
是自定义的聚合插件类,它继承自Plugin
类,并实现了getAggregations
方法来注册自定义的聚合操作。CityPopulationAggregationSpec
是自定义的聚合操作类,它实现了AggregationSpec
接口,并提供了reduce方法,用于在每个分片上执行聚合操作,并返回聚合结果。在本例中,聚合操作按城市统计人口数量,其聚合结果是一个terms聚合,包含每个城市及其人口数量。
要将上述代码打包成插件,需要创建一个新的Gradle项目,并在build.gradle
中添加以下依赖项:
dependencies {
compile "org.elasticsearch:elasticsearch:${elasticsearchVersion}"
}
然后,在插件的主类中,可以使用以下代码来注册聚合插件:
public class MyPlugin extends Plugin {
@Override
public Map<String, AggregationSpec> getAggregations() {
Map<String, AggregationSpec> aggregations = new HashMap<>();
aggregations.put("city_population", new CityPopulationAggregationSpec());
return aggregations;
}
}
其中,`AggregationSpec`是一个接口,它定义了聚合操作的规范,用户需要自定义一个类来实现该接口,并提供聚合操作的具体实现。
完成了插件的开发之后,需要将其打包成一个zip文件,然后将其上传到Elasticsearch中进行安装。要安装插件,可以使用以下命令:
bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/my-plugin.zip
其中,/path/to/my-plugin.zip
是插件的zip文件路径。安装插件后,需要重启Elasticsearch才能使插件生效。
在本文中,我们介绍了如何使用Elasticsearch的插件来扩展其功能。插件可以添加新的索引存储类型、新的查询语法、新的聚合操作等功能,可以满足用户对Elasticsearch的特定需求。通过插件机制,Elasticsearch变得更加灵活和可扩展,用户可以自定义插件来满足特定的需求,而无需修改Elasticsearch的源代码。我们还通过示例代码演示了如何开发一个自定义的索引存储类型和聚合操作,并将其打包成一个插件进行安装。如果您有特定的需求,不妨尝试一下使用Elasticsearch的插件机制来扩展其功能,相信会给您带来意想不到的收获。
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