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社区日报第103期 (2017-11-17)

社区日报 • laoyang360 发表了文章 • 0 个评论 • 1758 次浏览 • 2017-11-17 07:54 • 来自相关话题

es preload 内存换出

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Elasticsearch • kennywu76 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 3702 次浏览 • 2017-11-16 18:41 • 来自相关话题

es集群副本5个的时候会造成 shards丢失求各位大大看看

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Elasticsearch • wq131311 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 2812 次浏览 • 2017-11-17 11:01 • 来自相关话题

es怎么用本地的Python脚本过滤搜索结果

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Elasticsearch • medcl 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 2937 次浏览 • 2017-12-05 10:30 • 来自相关话题

【北京-JD安全-北辰】招聘测试开发工程师

求职招聘 • qinpengfei 发表了文章 • 1 个评论 • 3116 次浏览 • 2017-11-16 17:09 • 来自相关话题

招聘职位：测试开发工程师简历注明(来自elastic 中文社区)

工作内容：

负责jd安全产品的测试： WAF、感知、加解密等项目的性能、功能的测试

职位要求：
快到碗里来，据说内推有奖哦如果合适肯定会第一时间联系

Kibana怎样接入自己的登陆接口

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Kibana • medcl 回复了问题 • 4 人关注 • 1 个回复 • 5889 次浏览 • 2017-12-05 10:31 • 来自相关话题

PreBuiltXPackTransportClient 初始化异常

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Elasticsearch • novia 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 6076 次浏览 • 2017-12-28 09:23 • 来自相关话题

社区日报第102期 (2017-11-16)

社区日报 • 白衬衣发表了文章 • 0 个评论 • 2340 次浏览 • 2017-11-16 09:55 • 来自相关话题

Elasticsearch Java API 索引的增删改查（二）

Elasticsearch • quanke 发表了文章 • 1 个评论 • 9086 次浏览 • 2017-11-16 09:53 • 来自相关话题

本节介绍以下 CRUD API：

单文档 APIs

Index API
Get API
Delete API
Delete By Query API
Update API

多文档 APIs
Multi Get API
Bulk API
Using Bulk Processor

Multi Get API
Bulk API

注意:所有的单文档的CRUD API，index参数只能接受单一的索引库名称，或者是一个指向单一索引库的alias。

Index API

Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。

这里有几种不同的方式来产生JSON格式的文档(document)：
手动方式，使用原生的byte[]或者String
使用Map方式，会自动转换成与之等价的JSON
使用第三方库来序列化beans，如Jackson
使用内置的帮助类 XContentFactory.jsonBuilder()

手动方式

[数据格式](https://www.elastic.co/guide/e ... t.html)
 String json = "{" + "\"user\":\"kimchy\"," + "\"postDate\":\"2013-01-30\"," + "\"message\":\"trying out Elasticsearch\"" + "}"; 

实例

 /** * 手动生成JSON */ @Test public void CreateJSON(){ String json = "{" + "\"user\":\"fendo\"," + "\"postDate\":\"2013-01-30\"," + "\"message\":\"Hell word\"" + "}"; IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } 

Map方式

Map是key:value数据类型，可以代表json结构.

 Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>(); json.put("user","kimchy"); json.put("postDate",new Date()); json.put("message","trying out Elasticsearch"); 

实例

 /** * 使用集合 */ @Test public void CreateList(){ Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>(); json.put("user","kimchy"); json.put("postDate","2013-01-30"); json.put("message","trying out Elasticsearch"); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } 

序列化方式

ElasticSearch已经使用了jackson，可以直接使用它把javabean转为json.

 import com.fasterxml.jackson.databind.*; // instance a json mapper ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // create once, reuse // generate json byte[] json = mapper.writeValueAsBytes(yourbeaninstance); 

实例

 /** * 使用JACKSON序列化 * @throws Exception */ @Test public void CreateJACKSON() throws Exception{ CsdnBlog csdn=new CsdnBlog(); csdn.setAuthor("fendo"); csdn.setContent("这是JAVA书籍"); csdn.setTag("C"); csdn.setView("100"); csdn.setTitile("编程"); csdn.setDate(new Date().toString()); // instance a json mapper ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // create once, reuse // generate json byte[] json = mapper.writeValueAsBytes(csdn); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } 

XContentBuilder帮助类方式

ElasticSearch提供了一个内置的帮助类XContentBuilder来产生JSON文档

 // Index name String _index = response.getIndex(); // Type name String _type = response.getType(); // Document ID (generated or not) String _id = response.getId(); // Version (if it's the first time you index this document, you will get: 1) long _version = response.getVersion(); // status has stored current instance statement. RestStatus status = response.status(); 

实例

 /** * 使用ElasticSearch 帮助类 * @throws IOException */ @Test public void CreateXContentBuilder() throws IOException{ XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("user", "ccse") .field("postDate", new Date()) .field("message", "this is Elasticsearch") .endObject(); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodata").setSource(builder).get(); System.out.println("创建成功!"); } 

综合实例

 import java.io.IOException; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticsearch.common.settings.Settings; import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory; import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; public class CreateIndex { private TransportClient client; @Before public void getClient() throws Exception{ //设置集群名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();// 集群名 //创建client client = new PreBuiltTransportClient(settings) .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300)); } /** * 手动生成JSON */ @Test public void CreateJSON(){ String json = "{" + "\"user\":\"fendo\"," + "\"postDate\":\"2013-01-30\"," + "\"message\":\"Hell word\"" + "}"; IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } /** * 使用集合 */ @Test public void CreateList(){ Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>(); json.put("user","kimchy"); json.put("postDate","2013-01-30"); json.put("message","trying out Elasticsearch"); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } /** * 使用JACKSON序列化 * @throws Exception */ @Test public void CreateJACKSON() throws Exception{ CsdnBlog csdn=new CsdnBlog(); csdn.setAuthor("fendo"); csdn.setContent("这是JAVA书籍"); csdn.setTag("C"); csdn.setView("100"); csdn.setTitile("编程"); csdn.setDate(new Date().toString()); // instance a json mapper ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // create once, reuse // generate json byte[] json = mapper.writeValueAsBytes(csdn); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodate") .setSource(json) .get(); System.out.println(response.getResult()); } /** * 使用ElasticSearch 帮助类 * @throws IOException */ @Test public void CreateXContentBuilder() throws IOException{ XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("user", "ccse") .field("postDate", new Date()) .field("message", "this is Elasticsearch") .endObject(); IndexResponse response = client.prepareIndex("fendo", "fendodata").setSource(builder).get(); System.out.println("创建成功!"); } } 

你还可以通过startArray(string)和endArray()方法添加数组。.field()方法可以接受多种对象类型。你可以给它传递数字、日期、甚至其他XContentBuilder对象。

Get API

根据id查看文档：

 GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "tweet", "1").get(); 

更多请查看 [rest get API](https://www.elastic.co/guide/e ... t.html) 文档

配置线程

operationThreaded 设置为 true 是在不同的线程里执行此次操作

下面的例子是operationThreaded 设置为 false ：
 GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "tweet", "1") .setOperationThreaded(false) .get(); 

Delete API

根据ID删除：

 DeleteResponse response = client.prepareDelete("twitter", "tweet", "1").get(); 

更多请查看 [delete API](https://www.elastic.co/guide/e ... e.html) 文档

配置线程

operationThreaded 设置为 true 是在不同的线程里执行此次操作

下面的例子是operationThreaded 设置为 false ：
 GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "tweet", "1") .setOperationThreaded(false) .get(); 

 DeleteResponse response = client.prepareDelete("twitter", "tweet", "1") .setOperationThreaded(false) .get(); 

Delete By Query API

通过查询条件删除

 BulkByScrollResponse response = DeleteByQueryAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client) .filter(QueryBuilders.matchQuery("gender", "male")) //查询条件 .source("persons") //index(索引名) .get(); //执行 long deleted = response.getDeleted(); //删除文档的数量 

如果需要执行的时间比较长，可以使用异步的方式处理,结果在回调里面获取

 DeleteByQueryAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client) .filter(QueryBuilders.matchQuery("gender", "male")) //查询 .source("persons") //index(索引名) .execute(new ActionListener<BulkByScrollResponse>() { //回调监听 @Override public void onResponse(BulkByScrollResponse response) { long deleted = response.getDeleted(); //删除文档的数量 } @Override public void onFailure(Exception e) { // Handle the exception } }); 

Update API

有两种方式更新索引：
创建 UpdateRequest,通过client发送；
使用 prepareUpdate() 方法；

使用UpdateRequest

 UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(); updateRequest.index("index"); updateRequest.type("type"); updateRequest.id("1"); updateRequest.doc(jsonBuilder() .startObject() .field("gender", "male") .endObject()); client.update(updateRequest).get(); 

使用 prepareUpdate() 方法

这里官方的示例有问题，new Script（）参数错误，所以一下代码是我自己写的（2017/11/10）

 client.prepareUpdate("ttl", "doc", "1") .setScript(new Script("ctx._source.gender = \"male\"" ,ScriptService.ScriptType.INLINE, null, null))//脚本可以是本地文件存储的，如果使用文件存储的脚本，需要设置 ScriptService.ScriptType.FILE .get(); client.prepareUpdate("ttl", "doc", "1") .setDoc(jsonBuilder() //合并到现有文档 .startObject() .field("gender", "male") .endObject()) .get(); 

Update by script

使用脚本更新文档

 UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("ttl", "doc", "1") .script(new Script("ctx._source.gender = \"male\"")); client.update(updateRequest).get(); 

Update by merging documents

合并文档

 UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("index", "type", "1") .doc(jsonBuilder() .startObject() .field("gender", "male") .endObject()); client.update(updateRequest).get(); 

Upsert

更新插入,如果存在文档就更新，如果不存在就插入

 IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("index", "type", "1") .source(jsonBuilder() .startObject() .field("name", "Joe Smith") .field("gender", "male") .endObject()); UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("index", "type", "1") .doc(jsonBuilder() .startObject() .field("gender", "male") .endObject()) .upsert(indexRequest); //如果不存在此文档，就增加 `indexRequest` client.update(updateRequest).get(); 

如果 index/type/1 存在，类似下面的文档：

 { "name" : "Joe Dalton", "gender": "male" } 

如果不存在，会插入新的文档：

 { "name" : "Joe Smith", "gender": "male" } 

Multi Get API

一次获取多个文档

 MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet() .add("twitter", "tweet", "1") //一个id的方式 .add("twitter", "tweet", "2", "3", "4") //多个id的方式 .add("another", "type", "foo") //可以从另外一个索引获取 .get(); for (MultiGetItemResponse itemResponse : multiGetItemResponses) { //迭代返回值 GetResponse response = itemResponse.getResponse(); if (response.isExists()) { //判断是否存在 String json = response.getSourceAsString(); //_source 字段 } } 
更多请浏览REST [multi get](https://www.elastic.co/guide/e ... t.html) 文档

Bulk API

Bulk API，批量插入：

 import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.*; 

 BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk(); // either use client#prepare, or use Requests# to directly build index/delete requests bulkRequest.add(client.prepareIndex("twitter", "tweet", "1") .setSource(jsonBuilder() .startObject() .field("user", "kimchy") .field("postDate", new Date()) .field("message", "trying out Elasticsearch") .endObject() ) ); bulkRequest.add(client.prepareIndex("twitter", "tweet", "2") .setSource(jsonBuilder() .startObject() .field("user", "kimchy") .field("postDate", new Date()) .field("message", "another post") .endObject() ) ); BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get(); if (bulkResponse.hasFailures()) { // process failures by iterating through each bulk response item //处理失败 } 

使用 Bulk Processor

BulkProcessor 提供了一个简单的接口，在给定的大小数量上定时批量自动请求

创建BulkProcessor实例

首先创建BulkProcessor实例

 import org.elasticsearch.action.bulk.BackoffPolicy; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor; import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeUnit; import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeValue; import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue; 

 BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder( client, //增加elasticsearch客户端 new BulkProcessor.Listener() { @Override public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) { ... } //调用bulk之前执行，例如你可以通过request.numberOfActions()方法知道numberOfActions @Override public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) { ... } //调用bulk之后执行，例如你可以通过request.hasFailures()方法知道是否执行失败 @Override public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) { ... } //调用失败抛 Throwable }) .setBulkActions(10000) //每次10000请求 .setBulkSize(new ByteSizeValue(5, ByteSizeUnit.MB)) //拆成5mb一块 .setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5)) //无论请求数量多少，每5秒钟请求一次。 .setConcurrentRequests(1) //设置并发请求的数量。值为0意味着只允许执行一个请求。值为1意味着允许1并发请求。 .setBackoffPolicy( BackoffPolicy.exponentialBackoff(TimeValue.timeValueMillis(100), 3))//设置自定义重复请求机制，最开始等待100毫秒，之后成倍更加，重试3次，当一次或多次重复请求失败后因为计算资源不够抛出 EsRejectedExecutionException 异常，可以通过BackoffPolicy.noBackoff()方法关闭重试机制 .build(); 

BulkProcessor 默认设置
bulkActions 1000
bulkSize 5mb
不设置flushInterval
concurrentRequests 为 1 ，异步执行
backoffPolicy 重试 8次，等待50毫秒

增加requests

然后增加requests到BulkProcessor
 bulkProcessor.add(new IndexRequest("twitter", "tweet", "1").source(/* your doc here */)); bulkProcessor.add(new DeleteRequest("twitter", "tweet", "2")); 

关闭 Bulk Processor

当所有文档都处理完成，使用awaitClose 或 close 方法关闭BulkProcessor:

 bulkProcessor.awaitClose(10, TimeUnit.MINUTES); 
或

 bulkProcessor.close(); 

在测试中使用Bulk Processor

如果你在测试种使用Bulk Processor可以执行同步方法
 BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(client, new BulkProcessor.Listener() { /* Listener methods */ }) .setBulkActions(10000) .setConcurrentRequests(0) .build(); // Add your requests bulkProcessor.add(/* Your requests */); // Flush any remaining requests bulkProcessor.flush(); // Or close the bulkProcessor if you don't need it anymore bulkProcessor.close(); // Refresh your indices client.admin().indices().prepareRefresh().get(); // Now you can start searching! client.prepareSearch().get(); 

[所有实例](https://gitee.com/quanke/elasticsearch-java-study) 已经上传到Git

更多请浏览 [spring-boot-starter-es](https://github.com/quanke/spring-boot-starter-es) 开源项目

如何有任何问题请关注微信公众号给我留言

Elasticsearch Java API - 客户端连接(TransportClient，PreBuiltXPackTransportClient)（一）

Elasticsearch • quanke 发表了文章 • 1 个评论 • 33916 次浏览 • 2017-11-16 09:52 • 来自相关话题

Elasticsearch Java API 客户端连接

一个是TransportClient，一个是NodeClient，还有一个XPackTransportClient

TransportClient：

作为一个外部访问者，请求ES的集群，对于集群而言，它是一个外部因素。
NodeClient

作为ES集群的一个节点，它是ES中的一环，其他的节点对它是感知的。
XPackTransportClient：

服务安装了 x-pack 插件

重要：客户端版本应该和服务端版本保持一致

TransportClient旨在被Java高级REST客户端取代，该客户端执行HTTP请求而不是序列化的Java请求。在即将到来的Elasticsearch版本中将不赞成使用TransportClient，建议使用Java高级REST客户端。

上面的警告比较尴尬，但是在 5xx版本中使用还是没有问题的，可能使用rest 客户端兼容性更好做一些。

[Elasticsearch Java Rest API 手册](https://www.gitbook.com/book/q ... a-rest)

Maven Repository

Elasticsearch Java API包已经上传到 [Maven Central](http://search.maven.org/%23sea ... h%2522)

在pom.xml文件中增加：

transport 版本号最好就是与Elasticsearch版本号一致。

```

org.elasticsearch.client
transport
5.6.3

```

### Transport Client

#### 不设置集群名称

```
// on startup

//此步骤添加IP，至少一个，如果设置了"client.transport.sniff"= true 一个就够了，因为添加了自动嗅探配置
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host1"), 9300))
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host2"), 9300));

// on shutdown 关闭client

client.close();
```

#### 设置集群名称

```
Settings settings = Settings.builder()
.put("cluster.name", "myClusterName").build(); //设置ES实例的名称
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings); //自动嗅探整个集群的状态，把集群中其他ES节点的ip添加到本地的客户端列表中
//Add transport addresses and do something with the client...
```

#### 增加自动嗅探配置
```
Settings settings = Settings.builder()
.put("client.transport.sniff", true).build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);
```

#### 其他配置

```
client.transport.ignore_cluster_name //设置 true ，忽略连接节点集群名验证
client.transport.ping_timeout //ping一个节点的响应时间默认5秒
client.transport.nodes_sampler_interval //sample/ping 节点的时间间隔，默认是5s
```
对于ES Client，有两种形式，一个是TransportClient，一个是NodeClient。两个的区别为：
TransportClient作为一个外部访问者，通过HTTP去请求ES的集群，对于集群而言，它是一个外部因素。
NodeClient顾名思义，是作为ES集群的一个节点，它是ES中的一环，其他的节点对它是感知的，不像TransportClient那样，ES集群对它一无所知。NodeClient通信的性能会更好，但是因为是ES的一环，所以它出问题，也会给ES集群带来问题。NodeClient可以设置不作为数据节点，在elasticsearch.yml中设置，这样就不会在此节点上分配数据。

如果用ES的节点，仁者见仁智者见智。

#### 实例

```
package name.quanke.es.study;

import name.quanke.es.study.util.Utils;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;

import java.net.InetAddress;

/**
* Elasticsearch 5.5.1 的client 和 ElasticsearchTemplate的初始化
* 作为一个外部访问者，请求ES的集群，对于集群而言，它是一个外部因素。
* Created by http://quanke.name on 2017/11/10.
*/
public class ElasticsearchClient {

protected TransportClient client;

@Before
public void setUp() throws Exception {

Settings esSettings = Settings.builder()
.put("cluster.name", "utan-es") //设置ES实例的名称
.put("client.transport.sniff", true) //自动嗅探整个集群的状态，把集群中其他ES节点的ip添加到本地的客户端列表中
.build();

/**
* 这里的连接方式指的是没有安装x-pack插件,如果安装了x-pack则参考{@link ElasticsearchXPackClient}
* 1. java客户端的方式是以tcp协议在9300端口上进行通信
* 2. http客户端的方式是以http协议在9200端口上进行通信
*/
client = new PreBuiltTransportClient(esSettings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("192.168.1.10"), 9300));

System.out.println("ElasticsearchClient 连接成功");
}

@After
public void tearDown() throws Exception {
if (client != null) {
client.close();
}

}

protected void println(SearchResponse searchResponse) {
Utils.println(searchResponse);
}

}

```
本实例代码已经上传到 Git [ElasticsearchClient.java](https://gitee.com/quanke/elast ... .java）)

[所有实例](https://gitee.com/quanke/elasticsearch-java-study) 已经上传到Git

### XPackTransportClient
如果 `ElasticSearch ` 服务安装了 `x-pack` 插件，需要`PreBuiltXPackTransportClient`实例才能访问

使用Maven管理项目，把下面代码增加到`pom.xml`;

一定要修改默认仓库地址为https://artifacts.elastic.co/maven ，因为这个库没有上传到Maven中央仓库,如果有自己的 maven ，请配置代理

```

elasticsearch-releases
https://artifacts.elastic.co/maven</url>

true

false

...

...

org.elasticsearch.client
x-pack-transport
5.6.3

...

...

```

#### 实例

```

/**
* Elasticsearch XPack Client
* Created by http://quanke.name on 2017/11/10.
*/
public class ElasticsearchXPackClient {

protected TransportClient client;

@Before
public void setUp() throws Exception {
/**
* 如果es集群安装了x-pack插件则以此种方式连接集群
* 1. java客户端的方式是以tcp协议在9300端口上进行通信
* 2. http客户端的方式是以http协议在9200端口上进行通信
*/
Settings settings = Settings.builder()
.put("xpack.security.user", "elastic:utan100")
.put("cluster.name", "utan-es")
.build();
client = new PreBuiltXPackTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("192.168.1.10"), 9300));
// final CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
// credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY,
// new UsernamePasswordCredentials("elastic", "utan100"));

System.out.println("ElasticsearchXPackClient 启动成功");
}

@Test
public void testClientConnection() throws Exception {

System.out.println("--------------------------");
}

@After
public void tearDown() throws Exception {
if (client != null) {
client.close();
}

}

protected void println(SearchResponse searchResponse) {
Utils.println(searchResponse);
}
}

```

本实例代码已经上传到 Git [ ElasticsearchXPackClient.java](https://gitee.com/quanke/elast ... .java）)

[所有实例](https://gitee.com/quanke/elasticsearch-java-study) 已经上传到Git

更多请浏览 [spring-boot-starter-es](https://github.com/quanke/spring-boot-starter-es) 开源项目

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