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spring连接es代码。

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简介：
该项目涉及Spring框架与Elasticsearch代码的集成开发。具体而言，它涵盖了利用Spring Boot构建应用程序，并与Elasticsearch数据库进行数据交互的环节。该方案旨在通过Spring连接es代码，实现高效的数据存储和检索功能，从而提升系统的整体性能。 此外，该项目也包含了对Spring生态系统相关组件的运用，以确保代码的可维护性和可扩展性。

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  • Spring连接ES代码示例
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    本项目提供了一个详细的教程和代码示例，演示如何使用Spring框架高效地连接Elasticsearch（ES）数据库。通过简单易懂的实例，帮助开发者快速掌握在Java应用中集成ES的方法与技巧。 在Spring项目中连接Elasticsearch的代码通常包括配置文件中的依赖设置、创建ElasticsearchTemplate对象以及编写相应的服务类来执行CRUD操作。首先，在项目的pom.xml或build.gradle文件里添加elasticsearch客户端库的相关依赖，然后通过JavaConfig或者XML配置方式注入这些依赖并初始化模板对象。接着就可以利用这个模板在业务逻辑层进行数据的增删改查等操作了。 为了更好地实现这一过程，建议遵循Spring Data Elasticsearch提供的官方文档和示例代码来指导开发工作，并注意保持项目架构的一致性和简洁性以提高可维护性。
     
  • ESConnectionPoolUtility.java（ES连接池工具类）
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    简介：ESConnectionPoolUtility.java 是一个用于管理 Elasticsearch 连接的工具类，提供连接池的初始化、获取和释放等功能，确保高效安全地访问 ES。 使用Elasticsearch RestFul API的人都知道，在Java端使用ES服务需要创建Java Client。然而，每次连接都实例化一个client会消耗大量系统资源，并且它的连接速度非常慢。为了解决这些问题并提高client的利用率，可以采用池化技术来复用client：首次使用时创建client，后续请求则直接从池子中获取即可。
     
  • 无需证书连接ES的JDBC驱动
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    本项目提供了一种便捷的方法来连接Elasticsearch数据库，无需传统证书验证步骤，简化了JDBC驱动配置过程，适合快速开发和测试环境。 连接ES驱动 连接ES的jdbc驱动 免证书连接ES的jdbc驱动 自研连ES的jdbc驱动 DBeaver连接ES的jdbc驱动 DBeaver连接ES免证书的jdbc驱动
     
  • Flink连接ES并包含认证信息
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    本项目介绍如何配置Apache Flink与Elasticsearch（ES）之间的数据流集成，并详细说明了在连接过程中设置安全认证信息的方法。 在大数据处理领域，Apache Flink 是一款强大的流处理框架，而Elasticsearch（ES）则是一种流行的实时分布式搜索引擎和分析引擎。将Flink与Elasticsearch集成，可以实现实时数据流的高效存储和检索。 当配置了用户名和密码进行身份验证的Elasticsearch集群用于Flink作业中时，我们需要在项目中引入相关的依赖，并创建自定义的`ElasticsearchSinkFunction`来处理向 Elasticsearch 发送数据的安全设置。以下是详细的步骤说明： 首先，在项目的 `pom.xml` 文件里添加以下 Maven 依赖项以集成 Flink 和 Elasticsearch7 的 Java API： ```xml org.apache.flink flink-connector-elasticsearch7_2.11 1.13.2 org.elasticsearch elasticsearch 7.x.y ``` 接下来，创建一个自定义的`ElasticsearchSinkFunction`类，并在其中配置HTTP Basic认证。这可以通过设置 `RestHighLevelClient` 的配置来实现： ```java import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.apache.flink.shaded.elasticsearch7.org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer; import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.ElasticsearchSinkFunction; public class AuthenticatedElasticsearchSinkFunction extends ElasticsearchSinkFunction { private final String username; private final String password; public AuthenticatedElasticsearchSinkFunction(String username, String password) { this.username = username; this.password = password; } @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost[]{* your Elasticsearch host(s) *}) .setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider( new BasicCredentialsProvider() .setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(username, password))) ); RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder); setClient(client); // 设置客户端到sink的配置 } @Override protected IndexRequest createIndexRequest(YourDataType element) { IndexRequest request = new IndexRequest(your_index_name).source(jsonMapper.writeValueAsString(element)); return request; } @Override protected RequestOptions getElasticsearchRequestOptions() { return RequestOptions.DEFAULT; } } ``` 在上述代码中，你需要替换`YourDataType`为你实际的数据类型，以及 `your_index_name` 为你的 Elasticsearch 索引名，并确保提供正确的 Elasticsearch 主机地址。 然后，在Flink作业中创建并使用这个自定义的sink： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream dataStream = ... // 从源获取数据 dataStream.addSink(new AuthenticatedElasticsearchSinkFunction(your_username, your_password)); env.execute(Flink Write to Elasticsearch with Authentication); ``` 记得在生产环境中不要直接在代码中硬编码用户名和密码，而是使用安全的方式来管理这些敏感信息。
     
  • Spring Boot 2中配置Lettuce连接池的完整代码
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    本文档提供了在Spring Boot 2项目中使用Lettuce进行Redis连接时配置连接池的详尽步骤和代码示例。通过指导读者如何优化Redis客户端以提高应用性能，帮助开发者更好地理解和运用Lettuce连接池设置。 Spring Boot 2配置Lettuce连接池的完整代码示例采用的是HikariCP或Apache Commons Pool作为连接池。由于官方文档提供的信息较为简略，难以直接完成相关配置，因此本示例是通过阅读源码后编写而成的。
     
  • STM32连接OneNET代码
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    本项目旨在通过编写STM32微控制器与OneNET云平台通信的代码，实现数据上传和设备远程控制功能，适用于物联网开发初学者。 B站视频中使用了相关代码。视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1y54y1q7uT/（注：此处仅保留必要的b站视频链接，其他信息已去除） 去掉不需要的信息后： B站视频中使用了相关代码。
     
  • ASP连接SQLite代码
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    本资源提供详细的ASP编程技术文档与示例代码，专注于指导开发者如何实现ASP环境下的SQLite数据库连接和操作。适合Web开发人员学习参考。 文件中包含了使用ODBC驱动的详细说明，并介绍了如何用ASP打开SQLite数据库。
     
  • Spring Boot_HBase_Phoenix_MyBatis: 使用MyBatis在Spring Boot中连接Phoenix...
    优质
    本项目介绍如何利用Spring Boot框架结合HBase数据库及Phoenix查询引擎，并通过MyBatis实现高效的数据访问层开发。 Spring Boot 使用 MyBatis 连接 Phoenix 并使用 HBase 当前版本：Phoenix 4.13.1-HBase-1.2（与HBase服务器上的Phoenix版本一致），Spring Boot: 2.0.2.RELEASE。 注意：无法与Swagger2集成，因为Swagger2的guava包不能低于18.0。 使用注意事项： 1. 必要设置：配置本地HADOOP_HOME环境变量，在Windows 10时需要重启服务器。 2. 必要设置：在C:\Windows\System32\drivers\etc下的hosts文件中添加与Zookeeper一致的hosthome设置，例如：10.122.22.8 blsdh014 和 10.122.22.9 blsdh017。
     
  • Spring Boot 2.x 集成 ES 7.x 代码及 esUtil 工具类.zip
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    该资源提供了一个包含Spring Boot 2.x与Elasticsearch 7.x集成示例代码及esUtil工具类的压缩包，便于开发者快速入门和使用。 Spring Boot 2.1.4.RELEASE 整合 Elasticsearch 7.3.0 的 rest-high-level-client 方式 esUti 查询工具类 包含 查询（单/多字段匹配查询、根据id/索引查询、多字段匹配一个值,模糊查询、范围查询、判断文档是否存在）、修改（部分更新 、新增或者更新 批量插入）和删除 （根据Id删除数据、批量删除）方法。此工具类已经通过测试，可以运行。