推荐一款轻量级且强大的 Elasticsearch GUI : elasticvue

简介: 很多同学都是用过 Elasticsearch 的 GUI 工具 Kibana ,但 Kibana 相对比较重,这篇文章,笔者推荐推荐一款**轻量级**且**强大**的 Elasticsearch GUI : **elasticvue** 。

很多同学都是用过 Elasticsearch 的 GUI 工具 Kibana ,但 Kibana 相对比较重,这篇文章,笔者推荐推荐一款轻量级强大的 Elasticsearch GUI : elasticvue

https://github.com/cars10/elasticvue

1 下载安装

进入下载界面:

由于笔者使用的是 macOS,因此下载了对应的 .dmg 文件。

安装完成之后,点击图标,显示如下:

2 集群配置

点击 添加ELASTICSEARCH集群按钮 ,选择不同的验证验证方式(无需验证、用户名和密码、API key)。

点击「测试连接」,弹出成功提示后,连接即可。

如图,集群首页显示集群的节点信息、集群健康状况等。

首页第一栏目有很多的操作选项:节点、分片、索引、搜索、 REST 、快照、配置

2 创建索引

在Elasticsearch中创建索引是一个相对简单的过程,可以通过发送HTTP PUT 请求来完成。

创建索引时,你可以定义索引的设置(settings)和映射(mappings)。

具体示例步骤如下:

1. 准备工作

确保你已经安装并运行了 Elasticsearch,并且可以通过命令行工具(如 curl)、编程语言客户端,或者通过 Kibana 的 Dev Tools 控制台与之交互。

本节介绍 elasticvue 如何通过 GUI 界面与 ES 交互创建索引。

2、设计一个例子索引

PUT /assetstestdataresources.filecenter.directory
{
   
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "dir_name": {
   
        "type": "text",
        "fields": {
   
          "keyword": {
   
           "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "entity_type": {
   
        "type": "keyword"
      },
      "entity_id": {
   
        "type": "keyword"
      },
      "add_time": {
   
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"
      },
      "u_time": {
   
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"
      },
      "tags": {
   
        "type": "text",
        "fields": {
   
          "keyword": {
   
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在Elasticsearch (ES) 中,PUT 方法用于创建或更新索引、文档或设置 ,请求体包含了一个 mappings 部分,这用来定义索引中文档的结构和字段的数据类型。映射是索引内文档结构的蓝图,它告诉 Elasticsearch 如何处理和存储数据。

3、Rest 界面创建索引

点击 REST 按钮,将例子索引拷贝左侧文本框,点击发起请求后,右侧文本框会返回响应结果。

3 添加数据

我们可以使用 POST 命令添加索引数据,格式如下:

PUT /<index-name>/_doc/<document-id>
{
   
  "field1": "value1",
  "field2": "value2",
  // 更多字段...
}

我们添加 1 条示例数据:

POST /assetstestdataresources.filecenter.directory/_doc/1
{
   
  "dir_name": "供应商:KHBH-20241016-0001",
  "entity_type": "info_supplier",
  "entity_id": "1",
  "add_time": "2024-11-06 10:59:00",
  "u_time": "2024-11-06 10:59:00",
  "tags": ["供应商", "2024年", "新合作"]
}

4 查看索引

点击索引栏目,进入示例索引,可以查看所有的索引数据,点击最右侧操作按钮,查看数据详情。


[https://github.com/cars10/elasticvue](

相关文章
|
2天前
|
存储 运维 安全
云上金融量化策略回测方案与最佳实践
2024年11月29日,阿里云在上海举办金融量化策略回测Workshop,汇聚多位行业专家,围绕量化投资的最佳实践、数据隐私安全、量化策略回测方案等议题进行深入探讨。活动特别设计了动手实践环节,帮助参会者亲身体验阿里云产品功能,涵盖EHPC量化回测和Argo Workflows量化回测两大主题,旨在提升量化投研效率与安全性。
云上金融量化策略回测方案与最佳实践
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
从0开始打造一款APP:前端+搭建本机服务,定制暖冬卫衣先到先得
通义灵码携手科技博主@玺哥超carry 打造全网第一个完整的、面向普通人的自然语言编程教程。完全使用 AI,再配合简单易懂的方法,只要你会打字,就能真正做出一个完整的应用。
5280 18
|
16天前
|
人工智能 自动驾驶 大数据
预告 | 阿里云邀您参加2024中国生成式AI大会上海站,马上报名
大会以“智能跃进 创造无限”为主题,设置主会场峰会、分会场研讨会及展览区,聚焦大模型、AI Infra等热点议题。阿里云智算集群产品解决方案负责人丛培岩将出席并发表《高性能智算集群设计思考与实践》主题演讲。观众报名现已开放。
|
8天前
|
自然语言处理 数据可视化 API
Qwen系列模型+GraphRAG/LightRAG/Kotaemon从0开始构建中医方剂大模型知识图谱问答
本文详细记录了作者在短时间内尝试构建中医药知识图谱的过程,涵盖了GraphRAG、LightRAG和Kotaemon三种图RAG架构的对比与应用。通过实际操作,作者不仅展示了如何利用这些工具构建知识图谱,还指出了每种工具的优势和局限性。尽管初步构建的知识图谱在数据处理、实体识别和关系抽取等方面存在不足,但为后续的优化和改进提供了宝贵的经验和方向。此外,文章强调了知识图谱构建不仅仅是技术问题,还需要深入整合领域知识和满足用户需求,体现了跨学科合作的重要性。
|
4天前
|
人工智能 容器
三句话开发一个刮刮乐小游戏!暖ta一整个冬天!
本文介绍了如何利用千问开发一款情侣刮刮乐小游戏,通过三步简单指令实现从单个功能到整体框架,再到多端优化的过程,旨在为生活增添乐趣,促进情感交流。在线体验地址已提供,鼓励读者动手尝试,探索编程与AI结合的无限可能。
|
1月前
|
存储 人工智能 弹性计算
阿里云弹性计算_加速计算专场精华概览 | 2024云栖大会回顾
2024年9月19-21日,2024云栖大会在杭州云栖小镇举行,阿里云智能集团资深技术专家、异构计算产品技术负责人王超等多位产品、技术专家,共同带来了题为《AI Infra的前沿技术与应用实践》的专场session。本次专场重点介绍了阿里云AI Infra 产品架构与技术能力,及用户如何使用阿里云灵骏产品进行AI大模型开发、训练和应用。围绕当下大模型训练和推理的技术难点,专家们分享了如何在阿里云上实现稳定、高效、经济的大模型训练,并通过多个客户案例展示了云上大模型训练的显著优势。
|
8天前
|
Cloud Native Apache 流计算
PPT合集|Flink Forward Asia 2024 上海站
Apache Flink 年度技术盛会聚焦“回顾过去,展望未来”,涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等八大核心议题,近百家厂商参与,深入探讨前沿技术发展。小松鼠为大家整理了 FFA 2024 演讲 PPT ,可在线阅读和下载。
3417 10
PPT合集|Flink Forward Asia 2024 上海站
|
21天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
100个降噪蓝牙耳机免费领,用通义灵码从 0 开始打造一个完整APP
打开手机,录制下你完成的代码效果,发布到你的社交媒体,前 100 个@玺哥超Carry、@通义灵码的粉丝,可以免费获得一个降噪蓝牙耳机。
5928 16
|
3天前
|
消息中间件 人工智能 运维
12月更文特别场——寻找用云高手,分享云&AI实践
我们寻找你,用云高手,欢迎分享你的真知灼见!
451 36
|
2天前
|
云安全 人工智能 安全