121.【ElasticSearch伪京东搜索】(一)

简介: 121.【ElasticSearch伪京东搜索】

(一)、搭建环境

0.启动ElasticSearch和head和kblian

(1).启动EslaticSearch (9200)

(2).启动Es-head (9101)

(3).启动 Kibana (5602)

1.项目依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.5.5</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.jsxs</groupId>
    <artifactId>Jsxs-es-JD</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>Jsxs-es-JD</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <!--    自己定义es版本依赖,保证和本地一致    -->
        <elasticsearch.version>7.6.2</elasticsearch.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <version>2.7.9</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!--   引入我们的JSON包     -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>2.0.26</version>
        </dependency>
        <!--      引入Thymeleaf启动器  -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

2.启动测试

(二)、爬虫

1.数据从哪里获取

  • 数据库获取。
  • 消息队列中获取中。
  • 爬虫

2.导入爬虫的依赖

tika包解析电影的.jsoup解析网页

<!--        jsoup解析网页-->
<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.10.2</version>
</dependency>

3.编写爬虫工具类

(1).实体类
package com.jsxs.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
/**
 * @Author Jsxs
 * @Date 2023/6/30 13:06
 * @PackageName:com.jsxs.pojo
 * @ClassName: Content
 * @Description: TODO
 * @Version 1.0
 */
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Content {
    private String title;
    private String img;
    private String price;
}
(2).工具类编写 (已废弃⭐)
package com.jsxs.utils;
import com.jsxs.pojo.Content;
import org.elasticsearch.common.recycler.Recycler;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * @Author Jsxs
 * @Date 2023/6/30 12:40
 * @PackageName:com.jsxs.utils
 * @ClassName: HtmlParseUtil
 * @Description: TODO
 * @Version 1.0
 */
@Component
public class HtmlParseUtil {
    public List<Content> parseJD(String keywords) throws Exception {
        // 1.获得请求
        String url = "https://search.jd.com/Search?keyword="+keywords;
        // 2.解析网页 返回的document对象就是浏览器的Document对象
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 3000);
        // 3.利用js的Document对象进行操作  ->获取商品整个html页面
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        // 4.获取所有的li元素 是一个集合。
        Elements elements = element.getElementsByTag("li");
        // 创建一个链表,用于存放我们爬取到的信息
        ArrayList<Content> contents = new ArrayList<>();
        // 5.获取元素中的各个内容
        for (Element li : elements) {
            // 获取图片  这里面加上attr目的是懒加载。
            String img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img"); // 爬取懒加载的图片
            // 获取价格
            String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            // 获取上坪的价格
            String title = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
            // 存放我们爬取到的信息
            contents.add(new Content(title,img,price));
        }
        return contents;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        for (Content java : new HtmlParseUtil().parseJD("码出高效")) {
            System.out.println(java);
        }
    }
}




相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。 &nbsp;
相关文章
|
4月前
|
缓存 监控 前端开发
顺企网 API 开发实战:搜索 / 详情接口从 0 到 1 落地(附 Elasticsearch 优化 + 错误速查)
企业API开发常陷参数、缓存、错误处理三大坑?本指南拆解顺企网双接口全流程,涵盖搜索优化、签名验证、限流应对,附可复用代码与错误速查表,助你2小时高效搞定开发,提升响应速度与稳定性。
|
4月前
|
存储 Linux iOS开发
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
403 0
|
5月前
|
JSON 监控 Java
Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎的核心概念、架构设计和实践应用。作为基于 Lucene 的分布式搜索引擎,Elasticsearch 提供了近实时的搜索能力、强大的数据分析功能和可扩展的分布式架构。本文将深入探讨其索引机制、查询 DSL、集群管理、性能优化以及与各种应用场景的集成,帮助开发者构建高性能的搜索和分析系统。
429 0
|
9月前
|
存储 安全 Linux
Elasticsearch Enterprise 9.0 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.0 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
414 0
|
9月前
|
存储 Linux iOS开发
Elasticsearch Enterprise 8.18 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 8.18 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
368 0
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用,涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源(如Elasticsearch)引擎,提供高性能检索服务,支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点:精准结果、语义理解、高性能引擎,并展示了架构升级和典型应用场景,包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分,详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo,涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤,同时介绍了相关的计费模式。
419 3
|
人工智能 算法 API
构建基于 Elasticsearch 的企业级 AI 搜索应用
本文介绍了基于Elasticsearch构建企业级AI搜索应用的方案,重点讲解了RAG(检索增强生成)架构的实现。通过阿里云上的Elasticsearch AI搜索平台,简化了知识库文档抽取、文本切片等复杂流程,并结合稠密和稀疏向量的混合搜索技术,提升了召回和排序的准确性。此外,还探讨了Elastic的向量数据库优化措施及推理API的应用,展示了如何在云端高效实现精准的搜索与推理服务。未来将拓展至多模态数据和知识图谱,进一步提升RAG效果。
481 1
|
10月前
|
安全 Java Linux
Linux安装Elasticsearch详细教程
Linux安装Elasticsearch详细教程
1895 64
|
9月前
|
JSON 安全 数据可视化
Elasticsearch(es)在Windows系统上的安装与部署(含Kibana)
Kibana 是 Elastic Stack(原 ELK Stack)中的核心数据可视化工具,主要与 Elasticsearch 配合使用,提供强大的数据探索、分析和展示功能。elasticsearch安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。文件,elasticsearch8.x以上版本是自动开启安全认证的。kibana安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。elasticsearch的默认端口是9200,访问。默认用户是elastic,密码需要重置。
4863 0
|
存储 安全 数据管理
如何在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch
本文详细介绍了在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch 的步骤,包括添加仓库、安装 Elasticsearch、配置文件修改、设置内存和文件描述符、启动和验证 Elasticsearch,以及常见问题的解决方法。通过这些步骤,你可以快速搭建起这个强大的分布式搜索和分析引擎。
552 5