# Plugin改变
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/breaking_50_plugins.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/breaking_50_plugins.html)
译文链接 : [http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4260816](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4260816)
贡献者 : [片刻](/display/~jiangzhonglian)
命令bin/plugin已重命名为bin/elasticsearch-plugin。插件ZIP存档的结构已更改。所有的插件文件必须包含在名为elasticsearch的顶级目录中。如果你使用gradle build，这个结构是自动生成的。
## 插件隔离
隔离选项已删除。每个插件都有自己的类加载器。
## 已删除网站插件
网站插件已删除。网站插件应重新实现为Kibana插件。
## 删除多播插件
组播已删除。使用单播发现，或其中一个云发现插件。
## 具有自定义查询实现的插件
实现自定义查询的插件需要在其QueryParser子类中实现fromXContent(QueryParseContext)方法，而不是解析。此方法将处理将查询从XContent格式解析为中间查询表示，可以在二进制格式的节点之间流式传输，有效地在java api中使用查询对象。此外，查询构建器需要注册为NamedWriteable。这一切都是通过实现SearchPlugin接口并覆盖getQueries方法来完成的。然后，查询对象可以通过新的toQuery（QueryShardContext）方法将自身转换为lucene查询，该方法返回要在数据节点上执行的lucene查询。
同样，实现自定义分数函数的插件需要在ScoreFunctionParser子类中实现fromXContent（QueryParseContext）方法，而不是解析。此方法将处理从XContent格式的函数解析为中间函数表示，可以在二进制格式的节点之间流式传输，有效地在java api中使用的函数对象。函数对象然后可以通过新的toFunction（QueryShardContext）方法将自身转换为lucene函数，该方法返回要在数据节点上执行的lucene函数。
## Cloud AWS插件改变
Cloud AWS插件已分为两个插件：
* [Discovery EC2 plugin](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/discovery-ec2.html)
* [Repository S3 plugin](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/repository-s3.html)
两个插件的代理设置已重命名：
* 从cloud.aws.proxy_host 到 cloud.aws.proxy.host
* 从cloud.aws.ec2.proxy_host 到 cloud.aws.ec2.proxy.host
* 从cloud.aws.s3.proxy_host 到 cloud.aws.s3.proxy.host
* 从cloud.aws.proxy_port 到 cloud.aws.proxy.port
* 从cloud.aws.ec2.proxy_port 到 cloud.aws.ec2.proxy.port
* 从cloud.aws.s3.proxy_port 到 cloud.aws.s3.proxy.port
##
Cloud Azure插件改变
Cloud Azure插件已分为三个插件：
* [Discovery Azure plugin](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/discovery-azure-classic.html)
* [Repository Azure plugin](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/repository-azure.html)
* [Store SMB plugin](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/store-smb.html)
如果你使用cloud-azure插件进行快照和恢复，你在elasticsearch.yml中：
```
cloud:
azure:
storage:
account: your_azure_storage_account
key: your_azure_storage_key
```
您现在需要为存储详细信息指定唯一的ID，因为您可以定义多个存储帐户：
```
cloud:
azure:
storage:
my_account:
account: your_azure_storage_account
key: your_azure_storage_key
```
## Cloud GCE插件更改
Cloud GCE插件已重命名为[Discovery GCE](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/discovery-gce.html)插件。
## 删除了按查询删除的插件
已删除“按查询删除”插件，以便在核心中使用新的[按查询API删除](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/docs-delete-by-query.html)的实现。它现在支持限制，重试和取消，但不再支持超时。而是使用 [cancel API](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/docs-delete-by-query.html#docs-delete-by-query-cancel-task-api "Works with the Cancel Task APIedit") 取消运行时间过长的删除。
## Mapper附件插件已弃用
映射程序附件已被弃用。用户现在应该使用 `[ingest-attachment](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.0/ingest-attachment.html) `插件。
## 传递Java系统属性
以前，可以通过将-D样式参数直接传递给插件脚本来将Java系统属性传递给插件命令。不再允许这样做，并且必须通过ES_JAVA_OPTS传递此类系统属性。
## 自定义插件路径
通过path.plugins指定自定义插件路径的功能已删除。
## ScriptPlugin
注册自定义脚本的插件应该实现ScriptPlugin并删除其 onModule(ScriptModule)实现。
## AnalysisPlugin
注册自定义分析组件的插件应该实现AnalysisPlugin并删除其 `onModule(AnalysisModule) `实现。
## MapperPlugin
注册自定义映射器的插件应实现MapperPlugin并删除其 onModule(IndicesModule) 实现。
## ActionPlugin
注册自定义操作的插件应该实现ActionPlugin并删除其 onModule(ActionModule) 实现。
注册自定义RestHandler的插件应该实现`ActionPlugin并删除它们的 `onModule(NetworkModule)` 实现。
## SearchPlugin
注册自定义搜索时间行为的插件（Query，Suggester，ScoreFunction，FetchSubPhase，Highlighter等）应实现SearchPlugin并删除其 onModule(SearchModule) 实现。
## SearchParseElement
SearchParseElement接口已删除。自定义搜索请求部分只能在ext元素下提供。插件可以通过提供SearchPlugin.SearchExtSpec来插入自定义解析器，它包含一个SearchExtParser实现，它可以将`XContent`解析成一个SearchExtBuilder实现。解析现在发生在协调节点中。解析的结果与搜索请求的其余部分一起通过传输层串行化到数据节点，并且存储在搜索上下文中以供稍后检索。
## 测试自定义插件
ESIntegTestCase＃pluginList已删除。使用Arrays.asList。现在不需要所有的插件都需要Java 1.8。
## Mapper-Size插件
元数据字段_size在聚合，脚本和为2.x中创建的索引排序时不可访问。如果应用程序中需要这些功能，则需要使用Elasticsearch 5.x重新索引数据。
- Getting Started（入门指南）
- Basic Concepts（基础概念）
- Installation（安装）
- Exploring Your Cluster（探索集群）
- Cluster Health（集群健康）
- List All Indices（列出所有索引）
- Create an Index（创建索引）
- Index and Query a Document（索引和查询文档）
- Delete an Index（删除索引）
- Modifying Your Data（修改数据）
- Updating Documents（更新文档）
- Deleting Documents（删除文档）
- Batch Processing（批处理）
- Exploring Your Data（探索数据）
- The Search API（搜索 API）
- Introducing the Query Language（介绍查询语言）
- Executing Searches（执行查询）
- Executing Filters（执行过滤）
- Executing Aggregations（执行聚合）
- Conclusion（总结）
- Setup Elasticsearch（设置）
- Installing Elasticsearch（安装）
- zip 或 tar.gz 安装
- Debian软件包安装Elasticsearch
- 用RPM安装Elasticsearch
- Windows 环境下安装ES
- Docker 方式安装
- 配置Elasticsearch
- 重要Elasticsearch配置
- 安全配置
- 启动前检查
- 堆大小检查
- 文件描述符检查
- 内存锁定检查
- 最大线程数检查
- 最大虚拟内存检查
- 最大map数检查
- JVM Client模式检查
- 串行收集使用检查
- 系统调用过滤检查
- OnError与OnOutOfMemoryError检查
- G1GC检查
- 重要的系统配置
- 系统设置
- 在jvm.options中设置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虚拟内存
- 线程数
- 升级Elasticsearch
- Elasticsearch停机
- 重大改变
- 在5.3 重大改变
- 在5.2 重大改变
- Shadow Replicas已被弃用
- 在5.1 重大改变
- 在5.0 重大改变
- 搜索和查询DSL改变
- 映射改变
- 过滤器改变
- Suggester变化
- 索引API改变
- 文档API改变
- 设置的改变
- 分配改变
- HTTP改变
- REST API改变
- CAT API改变
- Java API改变
- Packaging
- Plugin改变
- 文件系统相关改变
- 磁盘上数据的路径
- 聚合改变
- 脚本相关改变
- API 规范
- Multiple Indices（多个索引）
- Date math support in index names（索引名称对 Date 和 Math 的支持）
- 常见选项
- URL-based access control（基于 URL 的访问控制）
- Document APIS
- Index API
- Get API
- Update API
- 通过查询 API 更新
- 多个 GET API
- Bulk API
- Reading and Writing documents（读写文档）
- Delete API
- Delete By Query API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折叠
- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
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- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Aggregations
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- Filters Aggregation
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- Range Aggregation(范围聚合)
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- Matrix Stats（矩阵统计）
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- Dis Max 查询
- Function Score 查询
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- Parent Id Query
- 术语查询
- Exists Query(非空值查询)
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- Ids Query(ID 查询)
- Prefix Query(前缀查询)
- Range Query(范围查询)
- Regexp Query(正则表达式查询)
- Term Query(项查询)
- Terms Query(多项查询)
- Type Query(类型查询)
- Wildcard Query(通配符查询)
- 地理位置查询
- GeoShape Query(地理形状查询)
- Geo Bounding Box Query（地理边框查询）
- Geo Distance Query（地理距离查询）
- Geo Distance Range Query（地理距离范围查询）
- Geo Polygon Query（地理多边形查询）
- Span 查询
- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
- Span First 查询
- Span Near 查询
- Span Or 查询
- Span Not 查询
- Span Containing 查询
- Span Within 查询
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- Specialized queries(专业查询)
- Mapping(映射)
- 字段类型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields（元字段）
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters（映射参数）
- analyzer（分析器）
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce（强制类型转换）
- copy_to（合并参数）
- doc_values（文档值）
- dynamic（动态设置）
- enabled（开启字段）
- fielddata（字段数据）
- format （日期格式）
- ignore_above（忽略超越限制的字段）
- ignore_malformed（忽略格式不对的数据）
- include_in_all（_all 查询包含字段）
- index_options（索引设置）
- index （索引）
- fields（字段)
- Norms （标准信息）
- null_value（空值）
- position_increment_gap（短语位置间隙）
- properties （属性）
- search_analyzer （搜索分析器）
- similarity （匹配方法）
- store（存储）
- Term_vectors（词根信息）
- Dynamic Mapping（动态映射）
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping（映射）
- Analysis
- Tokenizers（分词器）
- Standard Tokenizer（标准分词器）
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer（泰语分词器）
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer（路径层次分词器）
- Pattern Tokenizer
- Token Filters（词元过滤器）
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter（ASCII Folding 词元过滤器）
- CJK Bigram Token Filter（CJK Bigram词元过滤器）
- CJK Width Token Filter（CJK宽度过滤器）
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter（复合词过滤器）
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter（Delimited Payload词元分析器）
- Edge NGram Token Filter（Edge NGram 词元过滤器）
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter（Flatten Graph 词元过滤器）
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter（保留指定类型过滤器）
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter（Keyword Marker 词元过滤器）
- Keyword Repeat Token Filter（Keyword Repeat 词元过滤器）
- KStem Token Filter（KStem 词元过滤器）
- Length Token Filter（长度词元过滤器）
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter（Lowercase 词元过滤器）
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter（NGram词元过滤器）
- Normalization Token Filter（标准化词元过滤器）
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter（模式替换词元过滤器）
- Phonetic Token Filter（Phonetic 词元过滤器）
- Porter Stem Token Filter（Porter Stem 词元过滤器）
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- Shingle Token Filter（Shingle 词元过滤器）
- Snowball Token Filter（Snowball 词元过滤器）
- Standard Token Filters（标准词元过滤器）
- Stemmer Override Token Filter（Stemmer Override 词元过滤器）
- Stemmer Token Filter（Stemmer 词元过滤器）
- Stop Token Filter（Stop 词元过滤器）
- Synonym Graph Token Filter（Synonym Graph 词元过滤器）
- Synonym Token Filter（Synonym 词元过滤器）
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter（截断词元过滤器）
- Unique Token Filter（唯一词元过滤器）
- Uppercase Token Filter（Uppercase词元过滤器）
- Word Delimiter Token Filter（Word Delimiter 词元过滤器）
- Character Filters（字符过滤器）
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer（分析器的分析）
- Testing analyzers（测试分析器）
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers（配置内置分析器）
- Standard Analyzer（标准分析器）
- Simple Analyzer（简单分析器）
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices（索引）
- Circuit breakers（熔断器）
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache（节点查询缓存）
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生（Java）脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster（集群）
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules（索引模块）
- Analysis（分析）
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper（映射）
- Merge（合并）
- Similarity module（相似模块）
- Slow log（慢日志）
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog（事务日志）
- Ingest Node（预处理节点）
- Pipeline Definition（管道定义）
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API（模拟管道 API）
- Accessing Data in Pipelines（访问管道中的数据）
- Handling Failures in Pipelines（处理管道中的故障）
- Processors（处理器）
- Append Processor（追加处理器）
- Convert Processor（转换处理器）
- Date Processor（日期处理器）
- Date Index Name Processor（日期索引名称处理器）
- Fail Processor（故障处理器）
- Foreach Processor（循环处理器）
- Grok Processor（Grok 处理器）
- Gsub Processor（Gsub 处理器）
- Join Processor（连接处理器）
- JSON Processor（JSON 处理器）
- KV Processor（KV 处理器）
- Lowercase Processor（小写处理器）
- Remove Processor（删除处理器）
- Rename Processor（重命名处理器）
- Script Processor（脚本处理器）
- Set Processor（设置处理器）
- Split Processor（拆分处理器）
- Sort Processor（排序处理器）
- Trim Processor（修剪处理器）
- Uppercase Processor（大写处理器）
- Dot Expander Processor（点扩展器处理器）
- How to（操作方式）
- 一些建议
- Recipes（诀窍）
- 索引速率调优
- 查询优化
- 磁盘使用调优
- Testing（测试）
- Java Testing Framework（测试框架）
- ( why randomized testing ) 为什么随机测试？
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 测试类 )
- unit tests（单元测试）
- integreation test（集成测试）
- Randomized testing（随机测试）
- Assertions（）
- Glossary of terms (词汇表)
- Release Notes（版本说明）
- 5.3.0 版本说明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes