Elasticsearch 6.5.4已经发布，Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和要求的应用程序提供支持。
更新日志
Bug修复
聚合
将MultiValuesSourceFieldConfig修复为XContent
审计
修复connection_ * events
CCR
修复以下统计信息API＆rsquo; s关注者索引过滤功能＃36647
机器学习
中断Grok文件结构查找程序超时
防止拷贝机器学习作业和数据时堆栈溢出
修复了一个问题，该问题可能导致模型边界移位，并且使用长铲斗跨度增加预测错误。解决方案是更正存储桶中模型边界和预测的查询时间，以匹配分配给每个存储桶添加到模型的样本的时间。
SQL
修复MOD（）的长整数参数
修复复杂的HAVING和GROUP BY序号
Watcher
修复Watcher NotificationService＆rsquo; s安全设置
以下是Elasticsearch可用于的一些示例用例：
您运行在线网上商店，允许您的客户搜索您销售的产品。在这种情况下，您可以使用Elasticsearch存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动填充建议。
您希望收集日志或交易数据，并且希望分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。在这种情况下，您可以使用Logstash（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆栈的一部分）来收集，聚合和解析数据，然后让Logstash将此数据提供给Elasticsearch。一旦数据在Elasticsearch中，您就可以运行搜索和聚合来挖掘您感兴趣的任何信息。
您运行价格警报平台，允许精通价格的客户指定一条规则，例如“我有兴趣购买特定的电子产品，如果小工具的价格在下个月内从任何供应商降至X美元以下，我希望收到通知” 。在这种情况下，您可以刮取供应商价格，将其推入Elasticsearch并使用其反向搜索（Percolator）功能来匹配价格变动与客户查询，并最终在发现匹配后将警报推送给客户。
您有分析/业务智能需求，并希望快速调查，分析，可视化并询问有关大量数据的特定问题（想想数百万或数十亿条记录）。在这种情况下，您可以使用Elasticsearch存储数据，然后使用Kibana（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆栈的一部分）构建自定义仪表板，以便可视化对您来说重要的数据方面。此外，您可以使用Elasticsearch聚合功能针对您的数据执行复杂的商业智能查询。
下载链接：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
CentOS 7.3下安装最新版ElasticSearch 6.3.2 https://www.linuxidc.com/Linux/2018-11/155515.htm
CentOS 7下Elasticsearch 安装操作指南 https://www.linuxidc.com/Linux/2018-11/155297.htm
Linux公社的RSS地址：https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx
本文永久更新链接地址：https://www.linuxidc.com/Linux/2018-12/155946.htm
