Elasticsearch 和大多数的组件是一样，你若想要她全心全意的为你服务，你就必须满足她的需求，毕竟巧妇也难为无米之炊嘛。 Elasticsearch 的要求不高，仅仅需要合适的操作系统和JVM版本，这是最基本的要求了，如果无法满足还请放开她。

操作系统

若没有特殊说明，以后文章中ES的操作系统运行环境默认为 :

    CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

JVM

若没有特殊说明，以后文章中运行ES的Java版本默认为 :

    Java version 1.8.0_102

挑选合适的Elasticsearch版本

如何选择Elasticsearch 版本与如何选择找女朋友的原理是一样的。 新的版本、年轻的姑娘相信大家都喜欢.但是新的姑娘大部都分经历少、 可能家务也不会做，如果这缺点你有接受那没有问题。新的Elasticsearch 版本也是一样， 新的Elasticsearch 插件的支持可能没有那么好，新特性未被实际的生产环境验证过，如果 这些都能容忍，那么使用最新的Elasticsearch版本是最好的选择。

下载Elasticsearch

Elasticsearch下载 （ ← 右击在新标签页打开 ^-^）

解压到指定位置

1. mkdir -p $ES_HOME_PARENT  //创建用于存放elasticsearch组件的父目录
2. tar -zxvf elasticsearch-6.1.1.tar.gz  -C $ES_HOME_PARENT 
3. cd  $ES_HOME_PARENT
4. mv elasticsearch-6.1.1 es-6.1.1_benchmark611 //修改个名称
5. mkdir -p $ES_DATA_PATH/store/es-6.1.1_benchmark611  //用于存放Elasticsearch 数据
6. mkdir -p $ES_DATA_PATH/logs/es-6.1.1_benchmark611 //用于存放Elasticsearch 日志 

启动前检查

Linux 系统参数检查

为什么要设置这些系统参数呢？如果不设置会对集群产生哪些影响呢？

文件句柄( File Descriptors) 如果设置过小的文件句柄，Elasticsearch 将无法与集群进行通信以及创建新的索引。

内存锁定(Memory Lock) 如果没有锁定内存，操作系统会扫描不使用的内存并把他交换到磁盘上，需要的时候 在加载到内存中。这样的操作会引起磁盘抖动，对于低延时的请求会造成比较大的伤害。 因为JVM已经有垃圾回收器，所以不需要操作系统层面的策略来管理内存，在这里我们 锁定内存来阻止系统层面插手内存管理 。

用户线程限制（User maximum number of threads） Elasticsearch 中有各种线程池，每种线程池里都会运行着不同的任务，如果操作系统支持的用户线程数据设置的较低， 集群将无法创建更多的线程运行任务，导致集群无法正常工作。

虚拟内存（Virtual Memory） 操作系统默认virtual memory都是unlimited,如果不是就重新设置，主要与内存映射总数配置同时设置，加速访问索引数据访问。

设置 文件句柄( File Descriptors) 、 内存锁定(Memory Lock)、用户线程限制（User maximum number of threads）

如下图，我已经修改了操作系统设置,如果你还没设置请用下面的命令设置 查询命令（ulimit -a）

修改命令（执行此命令需要root 权限）

vim /etc/security/limits.conf 
    esadmin soft nproc 40000
    esadmin hard nproc 40000
    esadmin soft nofile 65536
    esadmin hard nofile 65536
    esadmin soft  memlock -1
    esadmin hard memlock -1

内存映射总数(Max Map Count)

内存映射总数(Max Map Count) Elasticsearch使用mmap把索引映射到虚拟内存空间，Elasticsearch 同样也需求足够的数据来创建内存映射区域。 Elasticsearch 要求最大内存映射总数至少设置 262144，过小可能无法完成索引的映射

修改命令（执行此命令需要root 权限）

sysctl -w vm.max_map_count=262144

除了以上只是启动前更多需要检查的配置如下

ES启动前检查 （ ← 右击在新标签页打开 ^-^）

集群运行最少的参数配置

这是Master Node 配置参数
vim $ES_HOME/config/elasticsearch.yml

# ======================== ES 参数配置 =========================
#
#
# ------------------------ 集群设定 ----------------------------
#
# 集群名称 
 cluster.name: benchmark612
#
# ------------------------ 节点设定 ----------------------------
#
# 节点名称
 node.name: ${HOSTNAME}
#
# 节点角色
 node.master: true
 node.data: false
 node.ingest: false
#
# ------------------------ 路径设定 ----------------------------
#
# 索引、日志存放路径
 path:
   data: /data/store/es-6.1.2_benchmark612
   logs: /data/logs/es-6.1.2_benchmark612
#
# ------------------------ 内存设定 ----------------------------
#
#
# 锁定内存，阻止操作系统管理内存，可以有效的防止内存数据被交换到磁盘空间，
#   交换过程中磁盘会抖动，会对性能产生较大的影响。因为ES是基于JAVA开发的
#   可以能过垃圾回收器来单独管理内存，所以关闭操作系统级别的内存管理可以
#   提升性能
 bootstrap.memory_lock: true
#
# ------------------------ 网络设定 ----------------------------
#
# 绑定节点上的所有网络接口，用于接收通过任意网卡传输过来的请求
 network.bind_host: 0.0.0.0
#
# 绑定一个网络接口(网卡)，用于集群内部节点通信(一般选择吞吐量大的网卡)
 network.publish_host: _eth0:ipv4_
#
# HTTP 通信端口
 http.port: 50000
#
# TCP 通信端口
 transport.tcp.port: 50100
#
# --------------------------------- 集群发现 模块 ----------------------------------
#
# 集群初始化连接列表，节点启动后，首先通过连接初始化列表里的地址去发现集群。
 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["20.120.203.74:50100","20.120.203.76:50100","20.120.203.81:50100","20.120.203.84:50100","20.120.203.85:50100"]
#
# 为了防止集群脑裂，目前的策略是当且仅当节点有超过半数的master候选者存活时(目前是2台，可以完成选举)，集群才会进行master选举
 discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#
# ---------------------------------- 其它 -----------------------------------
#
# 关闭操作系统内核验证(我的操作系统没有升级，如果不关闭验证则无法启动)
 bootstrap.system_call_filter: false
#
# ------------------------ HTTP ----------------------------
#
# 是否支持跨域访问资源
 http.cors.enabled: true
#
#
#允许访问资源的类型
 http.cors.allow-origin: "*"
#
#
# 允许HTTP请求的方法类型 
 http.cors.allow-methods: OPTIONS,HEAD,GET,POST,PUT,DELETE
#
# 允许HTTP请求头返回类型
 http.cors.allow-headers: X-Requested-With,Content-Type,Content-Length,Authorization,Content-Encoding,Accept-Encoding
#
# 支持HTTP访问API 总开关
 http.enabled: true
#
#

这是Data Node 配置参数
vim $ES_HOME/config/elasticsearch.yml

# ======================== ES 参数配置 =========================
#
#
# ------------------------ 集群设定 ----------------------------
#
# 集群名称 
 cluster.name: benchmark612
#
# ------------------------ 节点设定 ----------------------------
#
# 节点名称
 node.name: ${HOSTNAME}
#
# 节点角色
 node.master: false
 node.data: true
 node.ingest: false
#
# ------------------------ 路径设定 ----------------------------
#
# 索引、日志存放路径
 path:
   data: /data/store/es-6.1.2_benchmark612
   logs: /data/logs/es-6.1.2_benchmark612
#
# ------------------------ 内存设定 ----------------------------
#
#
# 锁定内存，阻止操作系统管理内存，可以有效的防止内存数据被交换到磁盘空间，
#   交换过程中磁盘会抖动，会对性能产生较大的影响。因为ES是基于JAVA开发的
#   可以能过垃圾回收器来单独管理内存，所以关闭操作系统级别的内存管理可以
#   提升性能
 bootstrap.memory_lock: true
#
# ------------------------ 网络设定 ----------------------------
#
# 绑定节点上的所有网络接口，用于接收通过任意网卡传输过来的请求
 network.bind_host: 0.0.0.0
#
# 绑定一个网络接口(网卡)，用于集群内部节点通信(一般选择吞吐量大的网卡)
 network.publish_host: _eth0:ipv4_
#
# HTTP 通信端口
 http.port: 50000
#
# TCP 通信端口
 transport.tcp.port: 50100
#
# --------------------------------- 集群发现 模块 ----------------------------------
#
# 集群初始化连接列表，节点启动后，首先通过连接初始化列表里的地址去发现集群。
 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["20.120.203.74:50100","20.120.203.76:50100","20.120.203.81:50100","20.120.203.84:50100","20.120.203.85:50100"]
#
# 为了防止集群脑裂，目前的策略是当且仅当节点有超过半数的master候选者存活时(目前是2台，可以完成选举)，集群才会进行master选举
 discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#
# ---------------------------------- 其它 -----------------------------------
#
# 关闭操作系统内核验证(我的操作系统没有升级，如果不关闭验证则无法启动)
 bootstrap.system_call_filter: false
#

相信细心的同学发现了Master和Data 配置的区别

1） 区别一， Master 和 Data 节点角色配置的不同

# 节点角色  Master
 node.master: true
 node.data: false
 node.ingest: false

# 节点角色  Data
 node.master: false
 node.data: true
 node.ingest: false

2） 区别二， Master 设置了HTTP 相关参数，如果不设置，将无法通过HEAD能插件来访问集群

#
# ------------------------ HTTP ----------------------------
#
# 是否支持跨域访问资源
 http.cors.enabled: true
#
#
#允许访问资源的类型
 http.cors.allow-origin: "*"
#
#
# 允许HTTP请求的方法类型 
 http.cors.allow-methods: OPTIONS,HEAD,GET,POST,PUT,DELETE
#
# 允许HTTP请求头返回类型
 http.cors.allow-headers: X-Requested-With,Content-Type,Content-Length,Authorization,Content-Encoding,Accept-Encoding
#
# 支持HTTP访问API 总开关
 http.enabled: true
#

不设置HTTP参数

设置HTTP参数后

到这里，一个Elasticsearch 就正常的运行起来了。

转自: http://elasticsearch.club/elasticsearch/es-tutorial/how-to-run-an-elasticsearch-cluster/

1. Elasticsearch的最佳分片管理策略。 http://t.cn/RQp1VMF

2. Elasticsearch映射：关于如何创建，编辑，删除的例子。 http://t.cn/RQObLTG

3. (自备梯子)想象一个更好的互联网环境。 http://t.cn/RQO589h

• 编辑：至尊宝

• 归档：https://elasticsearch.cn/article/463

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elasticsearch的termvectors包括了term的位置、词频等信息。这些信息用于相应的数据统计或开发其他功能，本文介绍termvecters如何使用，如何通过java客户端获取termvectors相关信息。

要使用termvctor首先要配置mapping中field的"term_vector"属性，默认状态es不开启termvector，因为这样会增加索引的体积，毕竟多存了不少元数据。

PUT test
{
  "mappings": {
    "qa_test": {
      "dynamic": "strict",
      "_all": {
        "enabled": false
      },
      "properties": {
        "question": {
          "properties": {
            "cate": {
              "type": "keyword"
            },
            "desc": {
              "type": "text",
              "store": true,
              "term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
              "analyzer": "ik_smart"
            },
            "time": {
              "type": "date",
              "store": true,
              "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
            },
            "title": {
              "type": "text",
              "store": true,
              "term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
              "analyzer": "ik_smart"
            }
          }
        },
        "updatetime": {
          "type": "date",
          "store": true,
          "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
        }
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": "1",
      "requests": {
        "cache": {
          "enable": "true"
        }
      },
      "number_of_replicas": "1"
    }
  }
}

注意示例中的"title"的"term_vector"属性。

接下来为索引创建一条数据

PUT qa_test_02/qa_test/1
{
  "question": {
    "cate": [
      "装修流程",
      "其它"
    ],
    "desc": "筒灯，大洋和索正这两个牌子，哪个好？希望内行的朋友告知一下，谢谢！",
    "time": "2016-07-02 19:59:00",
    "title": "筒灯大洋和索正这两个牌子哪个好"
  },
  "updatetime": 1467503940000
}

下面我们看看这条数据上question.title字段的termvector信息

GET qa_test_02/qa_test/1/_termvectors
{
  "fields": [
    "question.title"
  ],
  "offsets": true,
  "payloads": true,
  "positions": true,
  "term_statistics": true,
  "field_statistics": true
}

结果大概这个样子

{
  "_index": "qa_test_02",
  "_type": "qa_test",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "took": 0,
  "term_vectors": {
    "question.title": {
      "field_statistics": {
        "sum_doc_freq": 9,
        "doc_count": 1,
        "sum_ttf": 9
      },
      "terms": {
        "和": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 2,
              "start_offset": 4,
              "end_offset": 5
            }
          ]
        },
        "哪个": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 7,
              "start_offset": 12,
              "end_offset": 14
            }
          ]
        },
        "大洋": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 1,
              "start_offset": 2,
              "end_offset": 4
            }
          ]
        },
        "好": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 8,
              "start_offset": 14,
              "end_offset": 15
            }
          ]
        },
        "正": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 4,
              "start_offset": 6,
              "end_offset": 7
            }
          ]
        },
        "牌子": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 6,
              "start_offset": 10,
              "end_offset": 12
            }
          ]
        },
        "筒灯": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 0,
              "start_offset": 0,
              "end_offset": 2
            }
          ]
        },
        "索": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 3,
              "start_offset": 5,
              "end_offset": 6
            }
          ]
        },
        "这两个": {
          "doc_freq": 1,
          "ttf": 1,
          "term_freq": 1,
          "tokens": [
            {
              "position": 5,
              "start_offset": 7,
              "end_offset": 10
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

下面我们说说如何通过java代码实现termvector的获取，不说废话直接上代码

            TermVectorsResponse     termVectorResponse = client.prepareTermVectors().setIndex(sourceindexname).setType(sourceindextype)
                        .setId(id).setSelectedFields(fieldname).setTermStatistics(true).execute()
                        .actionGet();
                XContentBuilder builder = XContentFactory.contentBuilder(XContentType.JSON);
                termVectorResponse.toXContent(builder, null);
                System.out.println(builder.string());
                Fields fields = termVectorResponse.getFields();
                Iterator<String> iterator = fields.iterator();
                while (iterator.hasNext()) {
                    String field = iterator.next();
                    Terms terms = fields.terms(field);
                    TermsEnum termsEnum = terms.iterator();
                    while (termsEnum.next() != null) {
                        BytesRef term = termsEnum.term();
                        if (term != null) {
                            System.out.println(term.utf8ToString() + termsEnum.totalTermFreq());
                        }
                    }
                }

获取TermVectorsResponse的代码很好理解，主要是设置索引名称、索引type、索引id以及需要展示的若干属性。

接下来是如何获取某一term的termvector，有两种方案第一种是通过TermVectorsResponse的toXContent方法直接生成XContentBuilder，这种方法可以直接获取和上面通过DSL查询一样的json结果；第二种是通过Fields的iterator遍历fields，获取TermsEnum，熟悉lucene的同学应会更熟悉第二种方法。

1. 如何使用Elasticsearch下载字段的所有独特术语。 http://t.cn/RQGh4wl 

2. 如何在Elasticsearch中找到相似的术语。 http://t.cn/RQGz6Pt 

3. (自备梯子)想成为一名数据科学家？尝试费曼技术。 http://t.cn/RQGwPhu 

• 编辑：至尊宝

• 归档：https://elasticsearch.cn/article/454

• 订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily

1. ES6.1新特性：利用机器学习进行按需预测 http://t.cn/RQ4GZll

2. 利用ES为推荐的产品定制评分（需翻墙） http://t.cn/RQ45Wva

3. 一周热点：冲顶大会等答题类游戏的辅助决策开源代码，各位道友可以试试 http://t.cn/RQAxiCr

• 编辑：bsll

• 归档：https://elasticsearch.cn/article/453

• 订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily

能有影响elasticsearch score的方法有很多，官方推荐的是使用内置的painless脚本语言结合function_score来重新定义score。由于本人开发的项目其算法是由java语言开发的，于是决定尝试原生脚本开发。 elasticsearch脚本由plugin-descriptor.properties文件以及运行jar包组成，plugin-descriptor.properties主要用来定义版本信息、对应es的版本信息等属性。

官方的例子

public class ExpertScriptPlugin extends Plugin implements ScriptPlugin {
    @Override
    public ScriptEngineService getScriptEngineService(Settings settings) {
        return new MyExpertScriptEngine();
    }
    /** An example {@link ScriptEngineService} that uses Lucene segment details to implement pure document frequency scoring. */
    // tag::expert_engine
    private static class MyExpertScriptEngine implements ScriptEngineService {
        @Override
        public String getType() {
            return "expert_scripts";
        }
        @Override
        public Function<Map<String,Object>,SearchScript> compile(String scriptName, String scriptSource, Map<String, String> params) {
            // we use the script "source" as the script identifier
            if ("pure_df".equals(scriptSource)) {
                return p -> new SearchScript() {
                    final String field;
                    final String term;
                    {
                        if (p.containsKey("field") == false) {
                            throw new IllegalArgumentException("Missing parameter [field]");
                        }
                        if (p.containsKey("term") == false) {
                            throw new IllegalArgumentException("Missing parameter [term]");
                        }
                        field = p.get("field").toString();
                        term = p.get("term").toString();
                    }
                    @Override
                    public LeafSearchScript getLeafSearchScript(LeafReaderContext context) throws IOException {
                        PostingsEnum postings = context.reader().postings(new Term(field, term));
                        if (postings == null) {
                            // the field and/or term don't exist in this segment, so always return 0
                            return () -> 0.0d;
                        }
                        return new LeafSearchScript() {
                            int currentDocid = -1;
                            @Override
                            public void setDocument(int docid) {
                                // advance has undefined behavior calling with a docid <= its current docid
                                if (postings.docID() < docid) {
                                    try {
                                        postings.advance(docid);
                                    } catch (IOException e) {
                                        throw new UncheckedIOException(e);
                                    }
                                }
                                currentDocid = docid;
                            }
                            @Override
                            public double runAsDouble() {
                                if (postings.docID() != currentDocid) {
                                    // advance moved past the current doc, so this doc has no occurrences of the term
                                    return 0.0d;
                                }
                                try {
                                    return postings.freq();
                                } catch (IOException e) {
                                    throw new UncheckedIOException(e);
                                }
                            }
                        };
                    }
                    @Override
                    public boolean needsScores() {
                        return false;
                    }
                };
            }
            throw new IllegalArgumentException("Unknown script name " + scriptSource);
        }

        @Override
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public SearchScript search(CompiledScript compiledScript, SearchLookup lookup, @Nullable Map<String, Object> params) {
          Function<Map<String,Object>,SearchScript> scriptFactory = (Function<Map<String,Object>,SearchScript>) compiledScript.compiled();
          return scriptFactory.apply(params);
        }

        @Override
        public ExecutableScript executable(CompiledScript compiledScript, @Nullable Map<String, Object> params) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        @Override
        public boolean isInlineScriptEnabled() {
            return true;
        }

        @Override
        public void close() {}
    }
}

代码解读： 本例在elasticsearch源码中，https://github.com/elastic/elasticsearch/tree/master/plugins/examples/script-expert-scoring

MyExpertScriptEngine类是其中最重要的类，用于实现脚本参数定义，编译，以及打分机制的实现。其中compile方法返回我们定义好打分逻辑的java function。search方法用于我们在搜索过程中实施定义好的打分逻辑。 怎奈笔者对于函数式编程知道的不多（后续需要补课），其实评分逻辑也可以在search方法中实现，于是有了下面的一段代码。

public class fieldaddScriptPlugin extends Plugin implements ScriptPlugin {
    @Override
    public ScriptEngineService getScriptEngineService(Settings settings) {
        return new MyExpertScriptEngine();
    }
    private static class MyExpertScriptEngine implements ScriptEngineService {
        @Override
        public String getType() {
            return "expert_scripts";
        }

        @Override
        public Object compile(String scriptName, String scriptSource, Map<String, String> params) {
            if ("example_add".equals(scriptSource)) {
                return scriptSource;
            }
            throw new IllegalArgumentException("Unknown script name " + scriptSource);
        }

        @Override
        @SuppressWarnings("unchecked")
        public SearchScript search(CompiledScript compiledScript, SearchLookup lookup, @Nullable Map<String, Object> vars) {

            /**
             * 校验输入参数，DSL中params 参数列表
             */
            final long inc;
            final String fieldname;
            if (vars == null || vars.containsKey("inc") == false) {
                inc = 0;
            } else {
                inc = ((Number) vars.get("inc")).longValue();
            }

            if (vars == null || vars.containsKey("fieldname") == false) {
                throw new IllegalArgumentException("Missing parameter [fieldname]");
            } else {
                fieldname = (String) vars.get("fieldname");
            }

            return new SearchScript() {
                @Override
                public LeafSearchScript getLeafSearchScript(LeafReaderContext context) throws IOException {
                    final LeafSearchLookup leafLookup = lookup.getLeafSearchLookup(context);

                    return new LeafSearchScript() {
                        @Override
                        public void setDocument(int doc) {
                            if (leafLookup != null) {
                                leafLookup.setDocument(doc);
                            }
                        }

                        @Override
                        public double runAsDouble() {
                            long values = 0;
                            /**
                             * 获取document中字段内容
                             */
                            for (Object v : (List<?>) leafLookup.doc().get(fieldname)) {
                                values = ((Number) v).longValue() + values;
                            }
                            return values + inc;
                        }
                    };
                }

                @Override
                public boolean needsScores() {
                    return false;
                }
            };
        }

     这段代码的逻辑是把给定的字段(字段类型long)的每个元素相加后再加上给定的增量参数最后形成score分值。为了实现上述逻辑需要实现参数获取、根据给定的字段名获取内容列表量的关键件。下面结合代码说说这两个步骤如何实现的。

search方法中Map<String, Object> vars参数对应DSL中"params"参数，用于接受实际给定的运行时参数。SearchLookup lookup参数由系统传入，通过lookup.getLeafSearchLookup(context)获取LeafSearchLookup通过该对象可以获取给定字段的值。

对于elasticsearch 2.x以前的版本可以通过NativeScriptFactory实现原生脚本。

public class MyNativeScriptPlugin extends Plugin implements ScriptPlugin {
    private final static Logger LOGGER = LogManager.getLogger(MyFirstPlugin.class);

    public MyNativeScriptPlugin() {
        super();
        LOGGER.warn("This is MyNativeScriptPlugin");
    }

    @Override
    public List<NativeScriptFactory> getNativeScripts() {
        return Collections.singletonList(new MyNativeScriptFactory());
    }

    public static class MyNativeScriptFactory implements NativeScriptFactory {
        @Override
        public ExecutableScript newScript(@Nullable Map<String, Object> params) {

//            return new MyNativeScript();
            return new AbstractDoubleSearchScript(){

                @Override
                public double runAsDouble() {
                    int b=0;
                    if(params.get("add")!=null){
                        b= (int) params.get("add");
                    }

                    String s =  source().get("last").toString();
                    double a = s.length()+b;
                    return a;                }
            };
        }

        @Override
        public boolean needsScores() {
            return false;
        }

        @Override
        public String getName() {
            return "my_script";
        }
    }
}

工程组织 elasticsearch工程使用gradle进行依赖管理和生命周期管理，为此es项目自己也开发了esplugin的gradle插件，但不兼容gradle4.2以上的版本。参考github中的成熟插件，使用maven组织工程。

主要涉及两个文件 pom.xml plugin.xml 工程利用maven-assembly-plugin打包jar。

本例github地址：https://github.com/jiashiwen/elasticsearchpluginsample 欢迎点赞或拍砖