javaweb-爬虫-3-64

全栈程序员站长

发布于 2021-05-19 17:28:07

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文章目录

1.大纲

1.案例扩展
	a)定时任务
	b)网页去重
	c)代理的使用
2.ElasticSearch环境准备
3.Spring Data ElasticSearch回顾
	a)完成ES基本使用
	b)完成复杂查询
4.查询案例实现

项目地址：https://github.com/Jonekaka/javaweb-crawler-1-62

2.案例扩展

2.1.定时任务

之前使用的是Spring内置的Spring Task，这是Spring3.0加入的定时任务功能这里使用注解完成定时启动爬虫进行数据爬取 @Scheduled注解，其属性如下： 1）cron：cron表达式，指定任务在特定时间执行； 2）fixedDelay：上一次任务执行完后多久再执行，参数类型为long，单位ms 3）fixedDelayString：与fixedDelay含义一样，只是参数类型变为String 4）fixedRate：按一定的频率执行任务，参数类型为long，单位ms 5）fixedRateString: 与fixedRate的含义一样，只是将参数类型变为String 6）initialDelay：延迟多久再第一次执行任务，参数类型为long，单位ms 7）initialDelayString：与initialDelay的含义一样，只是将参数类型变为String 8）zone：时区，默认为当前时区，一般没有用到以前采用固定的间隔时间来启动爬虫。例如可以实现项目启动后，每隔一小时启动一次爬虫。但是假如不定时指定某个时间执行，比如星期一晚上八点执行。这时就需要Cron表达式。

2.1.1.Cron表达式

cron的表达式是字符串，实际上是7个表达式，描述个别细节的时间表。

Seconds
Minutes
Hours
Day-of-Month
Month
Day-of-Week
Year (可选字段) 例 “0 0 12 ? * WED” 在每星期三下午12:00 执行, “*” 代表整个时间段

每一个字段都有一套可以指定有效值，如 Seconds (秒) ：可以用数字0－59 表示， Minutes(分) ：可以用数字0－59 表示， Hours(时) ：可以用数字0-23表示, Day-of-Month(天) ：可以用数字1-31 中的任一一个值，但要注意一些特别的月份 Month(月) ：可以用0-11 或用字符串: JAN, FEB, MAR, APR, MAY, JUN, JUL, AUG, SEP, OCT, NOV, DEC Day-of-Week(天) ：可以用数字1-7表示（1 ＝星期日）或用字符口串: SUN, MON, TUE, WED, THU, FRI, SAT

“/”：为特别单位，表示为“每”如“0/15”表示每隔15分钟执行一次,“0”表示为从“0”分开始, “3/20”表示表示每隔20分钟执行一次，“3”表示从第3分钟开始执行 “?”：表示每月的某一天，或第周的某一天 “L”：用于每月，或每周，表示为每月的最后一天，或每个月的最后星期几如“6L”表示“每月的最后一个星期五”

表达式可以自动生成 CronExpBuilder(表达式生成器)生成表达式

2.1.2.Cron测试

先把之前爬虫的@Component注解取消，避免干扰测试

//@Component
public class JobProcessor implements PageProcessor {

编写使用Cron表达式的测试用例：

@Component
public class TaskTest {

    @Scheduled(cron = "0/5 * * * * *")
    public void test() {
        System.out.println(LocalDateTime.now()+"任务执行了");
    }
}

2.2.网页去重

其实不仅需要对url去重，也需要对网页内容去重——很多文章内容雷同

2.2.1.去重方案介绍

指纹码对比对一篇文章进行MD5加密生成一个字符串，我们可以认为这是文章的指纹码。但是有的文章就差别几个标点符号，这个肯定是不合理的 BloomFilter 对文章进行计算得到一个数，再进行对比，用于url可以，但是缺点和上面一样，几个标点符号不同就会导致认为不重复 KMP算法能够解决前面两个方式的“只要一点不一样就是不重复”的问题。 KMP算法是一种改进的字符串匹配算法。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。能够找到两个文章有哪些是一样的，哪些不一样。但是它的时空复杂度太高了，不适合大数据量的重复比对。还有一些其他的去重方式：最长公共子串、后缀数组、字典树、DFA等等，但是这些方式的空复杂度并不适合数据量较大的工业应用场景。 Google 的 simhash 算法产生的签名，可以满足上述要求。也是目前Google搜索引擎所目前所使用的网页去重算法。

2.2.2.SimHash

2.2.2.1.流程介绍

simhash分为这几步： 1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。 2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为 100101,“51区”通过hash算法计算为 101011。这样我们的字符串就变成了一串串数字。 3、加权，通过 2步骤的hash生成结果，需要按照单词的权重形成加权数字串，“美国”的hash值为“100101”，通过加权计算为“4 -4 -4 4 -4 4” “51区”计算为 “ 5 -5 5 -5 5 5”。 4、合并，把上面各个单词算出来的序列值累加，变成只有一个序列串。 “美国”的 “4 -4 -4 4 -4 4”，“51区”的 “ 5 -5 5 -5 5 5” 把每一位进行累加， “4+5 -4±5 -4+5 4±5 -4+5 4+5”“9 -9 1 -1 1 9” 5、降维，把算出来的 “9 -9 1 -1 1 9”变成 0 1 串，形成最终的simhash签名。

2.2.2.2.签名距离计算

库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。但是如何解决相似度问题呢？通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。举例： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。对于二进制字符串的a和b，海明距离为等于在a XOR b运算结果中1的个数（普遍算法）。

2.2.2.3.导入simhash工程

https://github.com/CreekLou/simhash 这个项目不能直接使用，因为jar包的问题，可以使用别人修改好的jar包（我有，你没有-摊手）导入工程simhash，并打开测试用例。

2.2.2.4.测试simhash

按照测试用例的要求，准备两个文件，就是需要进行对比的文章执行测试用例，结果如下

2.2.2.5.案例整合

需要先把simhash安装到本地仓库

在案例的pom.xml中加入以下依赖

<!--simhash网页去重-->
<dependency>
    <groupId>com.lou</groupId>
    <artifactId>simhasher</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

修改代码

@Component
public class TaskTest {

    @Scheduled(cron = "0/5 * * * * *")
    public void test() {
        System.out.println(LocalDateTime.now()+"任务执行了");

        String str1 = readAllFile("D:/test/testin.txt");
        SimHasher hash1 = new SimHasher(str1);
        //打印simhash签名
        System.out.println(hash1.getSignature());
        System.out.println("============================");

        String str2 = readAllFile("D:/test/testin2.txt");
        //打印simhash签名
        SimHasher hash2 = new SimHasher(str2);
        System.out.println(hash2.getSignature());
        System.out.println("============================");

        //打印海明距离        System.out.println(hash1.getHammingDistance(hash2.getSignature()));
    }

    public static String readAllFile(String filename) {
        String everything = "";
        try {
            FileInputStream inputStream = new FileInputStream(filename);
            everything = IOUtils.toString(inputStream);
            inputStream.close();
        } catch (IOException e) {
        }
        return everything;
    }
}

启动项目控制台显示：

2.3.代理的使用

有些网站禁止爬虫，因为会增大服务器压力。常用的检测方式为：ip+请求时间，短时间内，普通人不会开启很多页面使用的WebMagic可以很方便的设置爬取数据的时间，但是这一方面会降低爬取效率，另一方面也可能导致ip被禁用因此ip代理是又必要的

一个完整的代理请求过程为：客户端首先与代理服务器创建连接，接着根据代理服务器所使用的代理协议，请求对目标服务器创建连接

2.3.1.使用代理

WebMagic使用的代理APIProxyProvider。因为相对于Site的“配置”，ProxyProvider定位更多是一个“组件”，所以代理不再从Site设置，而是由HttpClientDownloader设置。

ProxyProvider有一个默认实现：SimpleProxyProvider。它是一个基于简单Round-Robin的、没有失败检查的ProxyProvider。可以配置任意个候选代理，每次会按顺序挑选一个代理使用。适合稳定的代理场景如果需要根据实际使用情况对代理服务器进行管理（例如校验是否可用，定期清理、添加代理服务器等），只需要自己实现APIProxyProvider即可。为了避免干扰，把其他任务的@Component注释掉，在案例中加入编写以下逻辑：测试ip稳定程度访问网址http://ip.chinaz.com/getip.aspx 测试当前请求的ip

@Component
public class ProxyTest implements PageProcessor {

    @Scheduled(fixedDelay = 10000)
    public void testProxy() {
        HttpClientDownloader httpClientDownloader = new HttpClientDownloader();
        httpClientDownloader.setProxyProvider(SimpleProxyProvider.from(new Proxy("39.137.77.68",80)));

        Spider.create(new ProxyTest())
                .addUrl("http://ip.chinaz.com/getip.aspx")
                .setDownloader(httpClientDownloader)
                .run();
    }

    @Override
    public void process(Page page) {
        //打印获取到的结果以测试代理服务器是否生效
        System.out.println(page.getHtml());
    }

    private Site site = new Site();
    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }
}

3.ElasticSearch环境准备

3.1.安装ElasticSearch服务

elasticsearch-5.6.8.zip 启动服务：

当出现以下内容表示启动完成

访问地址是http://127.0.0.1:9200 访问该地址：

表示ElasticSearch安装启动完成

3.2.安装ES的图形化界面插件

安装ElasticSearch的head插件，完成图形化界面的效果，完成索引数据的查看。采用本地安装方式进行head插件的安装。elasticsearch-5-*以上版本安装head需要安装node和grunt。

1）安装head插件

head压缩包解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开

2）安装nodejs

3）将grunt安装为全局命令

Grunt是基于Node.js的项目构建工具在cmd控制台中输入如下执行命令： npm install -g grunt-cli 效果如下：

如果安装不成功或者安装速度慢，可以使用tb的镜像进行安装： npm install -g cnpm –registry=https://registry.npm.taobao.org 后续使用的时候，只需要把npm xxx 换成 cnpm xxx 即可

4）修改elasticsearch配置文件

elasticsearch.yml，增加以下三句命令：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 127.0.0.1

重启

5）进入head目录启动head

在命令提示符下输入命令：

grunt server

根据提示访问，效果如下：

如果第5步失败，执行以下命令

npm install grunt

再根据提示按以下方式依次安装组件

3.3.安装IK分词器

解压，将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\plugins下，并重命名文件夹为ik

重新启动ElasticSearch，即可加载IK分词器

测试

在浏览器发起以下请求 1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是谁

浏览器显示分词结果

4.ElasticSearch回顾

4.1.创建Maven工程

创建Maven工程，给pom.xml加入依赖：

<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.my_learn_java</groupId>
    <artifactId>my_learn_java-es</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.24</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>1.7.21</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
            <version>3.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.4.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

添加配置文件applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd">

</beans>

4.2.开发准备

4.2.1.编写pojo

public class Item {

    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
get/set
toString()
}

4.2.2.编写dao

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item, Integer> {
}

4.2.3.编写service

编写service接口

public interface ItemService {

}

编写service实现

@Service
public class ItemServiceImpl implements ItemService {

}

4.2.4.修改配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd">

    <!-- 扫描Dao包，自动创建实例 -->
    <elasticsearch:repositories base-package="com.my_learn_javaAAA.dao"/>

    <!-- 扫描Service包，创建Service的实体 -->
    <context:component-scan base-package="cn.my_learn_java.es.service"/>

    <!-- 配置elasticSearch的连接 -->
    <elasticsearch:transport-client id="client" cluster-nodes="localhost:9300"/>

    <!-- spring data elasticSearcheDao 必须继承 ElasticsearchTemplate -->
    <bean id="elasticsearchTemplate"
          class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
        <constructor-arg name="client" ref="client"/>
    </bean>

</beans>

4.2.5.修改实体类

@Document(indexName = "item", type = "item")
public class Item {

    @Id
    @Field(index = true, store = true, type = FieldType.Integer)
    private Integer id;
    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik-smart", type = FieldType.text)
    private String title;
    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik-smart", type = FieldType.text)
    private String content;

    public Integer getId() {
        return id;
get/set
toString();
}

4.3.ElasticSearch基本使用

4.3.1.保存和修改文档

在pojo中设置了id为索引库的主键，索引根据id进行保存或修改。如果id存在则修改，如果id不存在则更新

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {
    @Autowired
    private ItemService itemService;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**
     * 创建索引和映射
     */
    @Test
    public void createIndex() {
        this.elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
        this.elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
    }

    /**
     * 测试保存文档
     */
    @Test
    public void saveArticle() {
        Item item = new Item();
        item.setId(100);
        item.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        item.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化操作，实现搜索引擎功能");
        this.itemService.save(item);
    }


    /**
     * 测试更新
     */
    @Test
    public void update() {
        Item item = new Item();
        item.setId(100);
        item.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
        item.setContent("ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
        this.itemService.save(item);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 保存
 *
 * @param item
 */
void save(Item item);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

public void save(Item item) {
    this.itemRepository.save(item);
}

4.3.2.删除文档

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 测试删除
 *
 */
@Test
public void delete() {
    Item item = new Item();
    item.setId(100);
    this.itemService.delete(item);
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 删除
 *
 * @param item
 */
void delete(Item item);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public void delete(Item item) {
    this.itemRepository.delete(item);
}

4.3.3.批量保存

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 批量保存
 *
 */
@Test
public void saveAll(){
    List<Item> items = new ArrayList<Item>();
    for(int i=1;i<=100;i++){
        Item item = new Item();
        item.setId(i);
        item.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
        item.setContent(i+"ElasticSearch批量插入"+i);
        items.add(item);
    }
    this.itemService.saveAll(items);
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 批量保存
 *
 * @param items
 */
void saveAll(List<Item> items);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public void saveAll(List<Item> items) {
    this.itemRepository.saveAll(items);
}

4.3.4.查询所有

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 查询所有
 */
@Test
public void findAll(){
    Iterable<Item> list = itemService.findAll();
    for(Item article:list){
        System.out.println(article);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 查询所有
 *
 * @return
 */
Iterable<Item> findAll();

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public Iterable<Item> findAll() {
    Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll();
    return items;
    }

4.3.5.分页查询

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 分页查询
 */
@Test
public void findAllPage(){
    Page<Item> page = itemService.findAllPage(1,10);
    for(Item article:page.getContent()){
        System.out.println(article);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

   /**
     * 分页查询
     * @param page
     * @param rows
     * @return
     */
    Page<Item> findAllPage(Integer page,Integer rows);
}

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public Page<Item> findAllPage(Integer page,Integer rows) {
    Page<Item> result = this.itemRepository.findAll(PageRequest.of(page,rows));
    return result;
}

4.4.ElasticSearch复杂查询

4.4.1.查询方法示例

4.4.2.根据title和Content查询

默认每页显示10条数据在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 根据title和Content查询
 */
@Test
public void findByTitleAndContent() {
    List<Item> list = itemService.findByTitleAndContent("更新", "批量");
    for (Item item : list) {
        System.out.println(item);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 根据Title和Content查询，交集
 *
 * @param title
 * @param content
 * @return
 */
public List<Item> findByTitleAndContent(String title, String content);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public List<Item> findByTitleAndContent(String title, String content) {
    List<Item> list = this.itemRepository.findByTitleAndContent(title, content);
    return list;
}

在ItemRepository添加方法

/**
 * 根据Title和Content查询，交集
 *
 * @param title
 * @param content
 * @return
 */
public List<Item> findByTitleAndContent(String title, String content);

4.4.3.根据title和Content分页查询

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 根据title和Content分页查询
 */
@Test
public void findByTitleOrContent() {
    Page<Item> page = itemService.findByTitleOrContent("版本", "版本", 1, 20);
    for (Item item : page.getContent()) {
        System.out.println(item);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 根据Title或Content分页查询，并集
 *
 * @param title
 * @param content
 * @param page
 * @param rows
 * @return
 */
public Page<Item> findByTitleOrContent(String title, String content, Integer page, Integer rows);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public Page<Item> findByTitleOrContent(String title, String content, Integer page, Integer rows) {
    Page<Item> pages = this.itemRepository.findByTitleOrContent(title, content, PageRequest.of(page, rows));
    return pages;
}

在ItemRepository添加方法

/**
 * 根据Title或Content分页查询，并集
 */
public Page<Item> findByTitleOrContent(String title, String content, Pageable pageable);

4.4.4.根据多条件组合查询

在测试用例中SpringDataESTest中添加测试逻辑

/**
 * 根据title和Content和id范围分页查询
 */
@Test
public void findByIdBetween() {
    Page<Item> items = itemService.findByTitleAndContentAndIdBetween("版本", "批量", 31l, 80l, 1, 33);
    for (Item item : items.getContent()) {
        System.out.println(item);
    }
}

在ItemService中添加Service接口方法

/**
 * 根据title和Content和id范围分页查询
 *
 */
public Page<Item> findByTitleAndContentAndIdBetween(String title, String Content, Long min, Long max, Integer page, Integer rows);

在ItemServiceImpl添加Service实现方法

public Page<Item> findByTitleAndContentAndIdBetween(String title, String Content, Long min, Long max, Integer page, Integer rows) {
    Page<Item> items = this.itemRepository.findByTitleAndContentAndIdBetween(title
            , Content, min, max, PageRequest.of(page, rows));
    return items;
}

在ItemRepository添加方法

/**
 * 根据title和Content和id范围分页查询
 *
 */
public Page<Item> findByTitleAndContentAndIdBetween(String title, String Content, Long min, Long max, Pageable pageable);

5.查询案例实现

将上次爬取的招聘网站的数据作为数据源，实现查询首先需要把MySQL的数据添加到索引库中，然后再实现查询功能。这里使用的是SpringBoot，把Spring Data ElasticSearch 和项目进行整合。

5.1.开发准备

需要修改之前的配置，网页去重排除lucene依赖，同时去重的依赖必须放在pom.xml的最下部。因为现在要使用ElasticSearch，需要用到新的lucene依赖。添加ES依赖和单元测试依赖，并修改以前的去重依赖，pom.xml效果：

<!--ElasticSearch-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

<!--单元测试-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>

<!--simhash网页去重-->
<dependency>
    <groupId>com.lou</groupId>
    <artifactId>simhasher</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-core</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

修改配置文件application.properties，添加以下内容
#ElasticSearch Configuration
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

5.2.导入数据到索引库

5.2.1.编写pojo

@Document(indexName = "jobinfo", type = "jobInfoField")
public class JobInfoField {

    @org.springframework.data.annotation.Id
    @Field(index = true, store = true, type = FieldType.Long)
    private Long id;
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Text)
    private String companyName; 
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Text)
    private String companyAddr; 
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Text)
    private String companyInfo;
    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik_smart", type = FieldType.Text)
    private String jobName;
    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik_smart", type = FieldType.Text)
    private String jobAddr;
    @Field(index = true, store = false, analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik_smart", type = FieldType.Text)
    private String jobInfo;
    @Field(index = true, store = true, type = FieldType.Integer)
    private Integer salaryMin;
    @Field(index = true, store = true, type = FieldType.Integer)
    private Integer salaryMax;
    private String url;
    @Field(index = true, store = true, type = FieldType.Text)
    private String time;
get/set
toString()
}

5.2.2.编写dao

@Component
public interface JobRepository extends ElasticsearchRepository<JobInfoField, Long> {
}

5.2.3.编写Service

编写Service接口

public interface JobRepositoryService {


    /**
     * 保存一条数据
     *
     * @param jobInfoField
     */
    void save(JobInfoField jobInfoField);

    /**
     * 批量保存数据
     *
     * @param list
     */
    void saveAll(List<JobInfoField> list);
}

编写Service实现类

@Service
public class JobRepositoryServiceImpl implements JobRepositoryService {

    @Autowired
    private JobRepository jobRepository;

    @Override
    public void save(JobInfoField jobInfoField) {
        this.jobRepository.save(jobInfoField);
    }

    @Override
    public void saveAll(List<JobInfoField> list) {
        this.jobRepository.saveAll(list);
    }
}

5.2.4.编写测试用例

先执行createIndex()方法创建索引，再执行jobData()导入数据到索引库

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class ElasticSearchTest {

    @Autowired
    private JobInfoService jobInfoService;
    @Autowired
    private JobRepositoryService jobRepositoryService;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**
     * 创建索引和映射
     */
    @Test
    public void createIndex() {
        this.elasticsearchTemplate.createIndex(JobInfoField.class);
        this.elasticsearchTemplate.putMapping(JobInfoField.class);
    }


    @Test
    public void jobData() {
        //声明当前页码数
        int count = 0;
        //声明查询数据条数
        int pageSize = 0;

        //循环查询
        do {
            //从MySQL数据库中分页查询数据
            Page<JobInfo> page = this.jobInfoService.findAllPage(count, 500);

            //声明存放索引库数据的容器
            List<JobInfoField> list = new ArrayList<>();

            //遍历查询结果
            for (JobInfo jobInfo : page.getContent()) {
                //创建存放索引库数据的对象
                JobInfoField jobInfoField = new JobInfoField();
                //复制数据
                BeanUtils.copyProperties(jobInfo, jobInfoField);
                //把复制好的数据放到容器中
                list.add(jobInfoField);
            }

            //批量保存数据到索引库中
            this.jobRepositoryService.saveAll(list);

            //页面数加一
            count++;
            //获取查询数据条数
            pageSize = page.getContent().size();

        } while (pageSize == 500);
    }
}

5.3.查询案例实现

5.3.1.页面跳转实现

添加静态资源

5.3.2.编写pojo

public class JobResult {

    private List<JobInfoField> rows;
    private Integer pageTotal;

get/set
}

5.3.3.编写Controller

@RestController
public class SearchController {

    @Autowired
    private JobRepositoryService jobRepositoryService;

    /**
     * 根据条件分页查询数据
     * @param salary
     * @param jobaddr
     * @param keyword
     * @param page
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "search", method = RequestMethod.POST)
    public JobResult search(String salary, String jobaddr, String keyword, Integer page) {
        JobResult jobResult = this.jobRepositoryService.search(salary, jobaddr, keyword, page);
        return jobResult;
    }
}

5.3.4.编写Service

在JobRepositoryService编写接口方法

/**
 *
 * @param salary
 * @param jobaddr
 * @param keyword
 * @param page
 * @return
 */
JobResult search(String salary, String jobaddr, String keyword, Integer page);

在JobRepositoryServiceImpl实现接口方法

@Override
public JobResult search(String salary, String jobaddr, String keyword, Integer page) {
    //薪资处理 20-*
    int salaryMin = 0, salaryMax = 0;
    String[] salays = salary.split("-");
    //获取最小值
    if ("*".equals(salays[0])) {
        salaryMin = 0;
    } else {
        salaryMin = Integer.parseInt(salays[0]) * 10000;
    }

    //获取最大值
    if ("*".equals(salays[1])) {
        salaryMax = 900000000;
    } else {
        salaryMax = Integer.parseInt(salays[1]) * 10000;
    }

    //工作地址如果为空，就设置为*
    if (StringUtils.isBlank(jobaddr)) {
        jobaddr = "*";

    //查询关键词为空，就设置为*
    }   if (StringUtils.isBlank(keyword)) {
        keyword = "*";
    }


    //获取分页,设置每页显示30条数据
    Pageable pageable = PageRequest.of(page - 1, 30);

    //执行查询
    Page<JobInfoField> pages = this.jobRepository
            .findBySalaryMinBetweenAndSalaryMaxBetweenAndJobAddrAndJobNameAndJobInfo(salaryMin,
                    salaryMax, salaryMin, salaryMax, jobaddr, keyword, keyword, pageable);

    //封装结果
    JobResult jobResult = new JobResult();
    jobResult.setRows(pages.getContent());
    jobResult.setPageTotal(pages.getTotalPages());

    return jobResult;
}

5.3.5.编写Dao

在JobRepository编写接口方法

/**
 * 根据条件分页查询数据
 *
 * @param salaryMin1 薪资下限最小值
 * @param salaryMin2 薪资下限最高值
 * @param salaryMax1 薪资上限最小值
 * @param salaryMax2 薪资上限最大值
 * @param jobAddr    工作地点
 * @param jobName    职位名称
 * @param jobInfo    职位信息
 * @param pageable   分页数据
 * @return
 */
public Page<JobInfoField> findBySalaryMinBetweenAndSalaryMaxBetweenAndJobAddrAndJobNameAndJobInfo(Integer salaryMin1, Integer salaryMin2, Integer salaryMax1, Integer salaryMax2, String jobAddr, String jobName, String jobInfo, Pageable pageable);

测试结果：

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100225.html原文链接：

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