1. 概述

在本教程中，我们将开始探索Elasticsearch及其相关工具。

它是一个可以无缝处理大量数据、自动扩展，并持续整合新数据的工具。

2. 定义

想象我们有一大堆文件，成千上万份，我们想要快速有效地找到特定信息。这就是Elasticsearch发挥作用的地方。

想象一个超级智能的图书管理员，巧妙地组织了大量文件，从而方便了搜索过程。 这类似于Elasticsearch——一个开源的搜索和分析引擎，擅长管理庞大的数据量，提供我们所需的精确信息。

作为分布式的并包含NoSQL特性，Elasticsearch使用JSON文档来表示数据，允许与各种编程语言和系统轻松集成。

1. 引言

在本文中，我们将学习如何使用Tablesaw库来处理表格数据。首先，我们将导入一些数据。然后，我们将通过操作数据来获得一些见解。

我们将使用鳄梨价格数据集。简而言之，它包含了美国多个市场鳄梨价格和销售量的的历史数据。

2. 在Tablesaw中导入数据

首先，我们需要导入数据。Tablesaw支持包括CSV在内的多种格式，我们数据集的格式就是CSV。因此，让我们从CSV文件加载数据集开始：

CsvReadOptions csvReadOptions =
    CsvReadOptions.builder(file)
        .separator(',')
        .header(true)
        .dateFormat(formatter)
        .build();
table = Table.read().usingOptions(csvReadOptions);