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ELASTIC SEARCH
PRIMEROS PASOS
Introducción
• Elasticsearch permite indexar y analizar en
tiempo real grandes cantidades de datos de
manera distribuida.
...
Conceptos en los que se basa
• Cluster
• Un cluster es un conjunto de uno o más nodos
que mantienen toda la información de...
Conceptos en los que se basa
• Node
• Un nodo es un server que forma parte de un cluster,
almacena tu información y ayuda ...
Conceptos en los que se basa
• Index
• Un Index es una colección de documentos que
tienen características similares. Los í...
Conceptos en los que se basa
• Sharding y Replicas
• Cuando la información que estamos indexando
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CODIGO
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Elastic search

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Elastic search

  1. 1. ELASTIC SEARCH PRIMEROS PASOS
  2. 2. Introducción • Elasticsearch permite indexar y analizar en tiempo real grandes cantidades de datos de manera distribuida. • Elasticsearch permite almacenar documentos (estructurados o no) e indexar todos los campos de estos documentos en casi tiempo real. • Elasticsearch a diferencia de otros sistemas parecidos, no necesita declarar un esquema de la información que añadimos, pero para sacar mayor partido a la información tendremos que añadir los llamados mappings
  3. 3. Conceptos en los que se basa • Cluster • Un cluster es un conjunto de uno o más nodos que mantienen toda la información de manera distribuida e indexada. Cada cluster está identificado por un nombre, por defecto se llaman "elasticsearch".
  4. 4. Conceptos en los que se basa • Node • Un nodo es un server que forma parte de un cluster, almacena tu información y ayuda con las tareas de indexación y búsqueda del cluster. Los nodos están identificados por un nombre también, pero en este caso cada nodo está nombrado tras un personaje de Marvel. • Por defecto están configurados para ser parte de un cluster con el nombre de "elasticsearch". • Puede haber tantos nodos como quieras por cada Cluster, en caso de que no haya ningún Cluster configurado en el momento de creación este lo creará y se unirá a él.
  5. 5. Conceptos en los que se basa • Index • Un Index es una colección de documentos que tienen características similares. Los índices están identificados por un nombre, el cual usaremos a la hora de indexar, buscar, actualizar y borrar.
  6. 6. Conceptos en los que se basa • Sharding y Replicas • Cuando la información que estamos indexando sobrepasa el límite de una sola máquina, elasticsearch nos ofrece distintas maneras de saltarnos esa limitación. • El sharding nos permite dividir estos índices en distintas "piezas" ofreciéndonos la posibilidad de escalar horizontalmente (añadiendo más máquinas), además de paralelizar y distribuir las distintas operaciones que hagamos sobre esos índices. • La replicación nos ofrece un mecanismo para que en caso de fallo el usuario no se vea afectado.
  7. 7. CODIGO $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/blogbit ix/libro/_mapping' -d '{ "properties" : { "nombre" : { "type" : "object", "properties" : { "es": { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "spanish" }, "en": { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "english" } } }, "descripcion" : { "type" : "object", "properties" : { "es": { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "spanish", "store": "yes" }, "en": { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "english", "store": "yes" } } }, "etiquetas" : { "type" : "object", "properties" : { "es": { "type" : "multi_field", "fields" : { "term" : { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "spanish" }, "untouched" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed"} } }, "en": { "type" : "multi_field", "fields" : { "term" : { "type" : "string", "index" : "analyzed", "analyzer" : "english" }, "untouched" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed"} } } } }, "cantidad" : { "type" : "long" } } } }'

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