Using JS Auth with found cluster
Using Found by elastic cluster helps a lot to have a ready to use and managed elasticsearch cluster. I started my own cluster yesterday to power brownbaglunch.fr website (work in progress) and it was ready to use after some clicks! It’s a kind of magic! But I ran into an issue when you secure it and use the elasticsearch javascript client. Creating your cluster Found Console Adding ACL By default, your cluster is opened but you can fix that by opening “Access Control” menu.
Advanced search for your Legacy application
I gave recently a talk at Voxxed Istanbul 2015 and I’d like to share here the story of this talk. The talk was about adding a real search engine for your legacy application. Here “legacy” means an application which is still using SQL statements to execute search requests. Our current CRM application can visualize our customers. Each person is represented as a Person bean and have some properties like name, dateOfBirth, children, country, city and some metrics related to the number of clicks each person did on the car or food buttons on our mobile application (center of interests that is).
Devoxx France 2015
I gave recently a talk at Devoxx France 2015 with Colin Surprenant and I’d like to share here some of the examples we used for the talk. The talk was about “what my data look like?”. We said that our manager was asking us to answer some questions: who are our customers? how do they use our services? what do they think about us on Twitter? Our CRM database So we have a PostgreSQL database containing our data.
Exploring Capitaine Train dataset
Recently I saw a tweet where Capitaine Train team started to open data they have collected and enriched or corrected. Ouvrez, ouvrez, les données structurées. Capitaine Train libère les gares : https://t.co/y6DjWsbALF #opendata — Trainline France (@trainline_fr) April 23, 2015 I decided to play a bit with ELK stack and create a simple recipe which can be used with any other CSV like data. Prerequisites You will need: Logstash: I’m using 1.5.0-rc3. Elasticsearch: I’m using 1.
ScrutMyDocs : un moteur de recherche pour documents
Avec Malloum, nous venons de publier notre premier projet open-source commun: Scrut My Docs ! Technical overview Nos objectifs Fournir une application web clé en main permettant d’indexer des documents de vos disques locaux. Fournir à la communauté Elasticsearch un modèle de base pour développer votre propre webapp pour une utilisation simple de recherche (« à la google »). Aider les débutants Elasticsearch Java avec des exemples concrets en Java Les technologies employées Elasticsearch ! et son écosystème (rivers, plugins) Spring JSF Primefaces Comment démarrer ?
La factory Spring pour Elasticsearch est sortie !
Et voilà, la première release de la factory spring vient d’être faite. Vous pouvez donc maintenant l’utiliser dans vos projets Maven : <dependency> <groupId>fr.pilato.spring</groupId> <artifactId>spring-elasticsearch</artifactId> <version>0.0.1</version> </dependency> Le code source est disponible sur github.Protéger son cluster Elasticsearch avec Jetty
Nativement, Elasticsearch expose l’ensemble de ses services sans aucune authentification et donc une commande du type curl -XDELETE http://localhost:9200/myindex peut faire de nombreux dégâts non désirés. De plus, si vous développez une application JQuery avec un accès direct depuis le poste client à votre cluster Elasticsearch, le risque qu’un utilisateur joue un peu avec votre cluster est grand ! Alors, pas de panique… La société Sonian Inc. a open sourcé son plugin Jetty pour Elasticsearch pour notre plus grand bonheur 😉Une factory Spring pour Elasticsearch
Le besoin Il existe dans Hibernate une fonctionnalité que j’aime beaucoup : la mise à jour automatique du schéma de la base en fonction des entités manipulées. Mon besoin est de faire quasiment la même chose avec Elasticsearch. C’est à dire que je souhaite pouvoir appliquer un mapping pour un type donné à chaque fois que je démarre mon projet (en l’occurrence une webapp). En me basant sur le projet développé par Erez Mazor, j’ai donc développé unefactory Spring visant à démarrer des clients (voire des noeuds) Elasticsearch.Mon talk sur Elasticsearch sélectionné pour Devoxx France
Bonjour, C’est avec une certaine émotion et fierté que j’ai appris samedi dernier la sélection de mon talk sur Elasticsearch à Devoxx France. Devoxx France est une conférence organisée du 18 au 20 avril 2012 à Paris, pour les Développeurs. Y faire parti au milieu de talents incroyables est vraiment un honneur. Je suis d’autant plus comblé que je vais pouvoir parler du sujet qui me passionne depuis maintenant 1 an : Elasticsearch. A l’origine, Shay Banon devait venir lui-même nous parler de l’analyse des données avec les facettes Elasticsearch, mais il ne pourra malheureusement pas être présent.
Quel client Java pour elasticsearch ?
Il existe deux modes d’accès à elasticsearch en Java : Inscrire un noeud client dans le cluster elasticsearch Utiliser un client “simple” Noeud client dans un cluster elasticsearch L’idée de cette méthode est de fabriquer un noeud elasticsearch (node) qui démarre avec les mêmes caractéristiques qu’un noeud d’indexation et de recherche sauf qu’on lui précise qu’il n’hébergera pas de données. Pour cela, on utilise la propriété suivante : node.data=false Elle indique que le noeud que nous démarrons n’hébergera pas de données.Mon premier plugin elasticsearch : RSS River
Il existe dans elasticsearch la notion de river (rivière) qui comme son nom le laisse supposer permet de voir s’écouler des données depuis une source jusqu’à elasticsearch. Au fur et à mesure que les données arrivent, la rivière les transporte et les envoie à l’indexation dans elasticsearch. En standard, il existe 4 rivières : CouchDB qui permet d’indexer toutes les nouveautés d’une base CouchDB. Voir aussi cet article à ce propos. RabbitMQ qui permet de récupérer des documents dans une queue de traitement asynchrone (genre JMS) Twitter qui permet d’indexer votre flux de messages twitter par exemple Wikipedia qui permet d’indexer toutes les nouveautés de l’encyclopédie au fur et à mesure de leurs publications Premiers pas J’ai commencé par bidouiller un peu la rivière CouchDB pour y apporter quelques fonctionnalités dont mes collègues avaient besoin :
Elasticsearch et les "facets"
Les aventures avec Elasticsearch se poursuivent. Combien de fois ai-je dit récemment que ce projet est absolument génial et qu’il va constituer à mon sens un des projets majeurs des prochaines années… Qui n’a pas besoin de moteur de recherche ? Qui s’est déjà “emmerdé” à fabriquer ça lui-même ou à utiliser des briques pouvant aider au prix d’une complexité plus ou moins grande de mise en oeuvre ? Je crois que nous sommes tous passés par là !CouchDB
Après avoir testé Elasticsearch, me voici parti pour regarder ce monde étrange qu’on appelle le NoSQL… A dire vrai, j’ai entendu ce mot il y a quelques années, sans jamais vraiment m’y interesser… Après tout, une base de données non SQL, ça n’est tout simplement pas possible !!! Puis, à force de cotoyer le monde d’Elasticsearch et les technos JSon et REST, je me lance. Pour des raisons très pratiques, je choisis CouchDB de Apache. D’une part, il est directement intégrable avec Elasticsearch, et à la lecture rapide de sa documentation, il semble répondre à un des besoins auquel une équipe de mon pôle de développement est confrontée.