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在今天的文章中，我将列举一些例子来讲述使用 Elasticsearch ingest pipeline （摄取管道）的一些技巧。这些技巧虽然简单，但是在很多的应用场景中还是非常实用的。更多关于 ing

集群中的每个节点都可以分配多个角色：master、data、ingest、ml（机器学习）等。 我们在当前讨论中感兴趣的角色之一是 master 角色。 在 Elasticsearch 的配置中，我们

在本文中，我想快速了解 Elasticsearch 提供的一个（众多）有趣的功能，我也倾向于在生产设置中使用它，即 Ingest Pipelines。 此功能允许在实际文档索引发生之前预处理文档。 听

我们想跟踪日志的摄取是否有超出我们 Elasticsearch 可接受延迟的额外延迟。 因此，我们已按照之前文章 “Elasticsearch：在 Elasticsearch 中计算摄取延迟并存储摄取

使用 Elasticsearch 查看和分析数据时，经常会看到使用在远程/受监控系统上生成的时间戳的可视化、监控和警报解决方案。 但是，使用远程生成的时间戳可能存在风险。 如果远程事件的发生与事件到达

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什么是自动补全（autocomplete）功能呢？我们举一个很常见的例子。 每当你去谷歌并开始打字时，就会出现一个下拉列表，其中列出了建议。 这些建议与查询相关并帮助用户完成查询。  Autocomp

作者：Radovan Ondas 在本文章，我们将了解如何通过几个步骤在 Elastic 中实施相似图像搜索。 开始设置应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后完成为你的图像集生成嵌入。 Elast

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什么是 geoip 处理器？ 简而言之，一种将 IP 地址转换为地理位置数据的处理器。请参阅我之前的文章 “Elasticsearch：运用 geoip 处理器来丰富数据”。 举个例子，你有一个 IP

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在我之前的文章 “Elastic：开发者上手指南” 中的 “Ingest pipeline” 章节中个，我有很多文章是关于 ingest pipeline 的。在今天的文章中，我将重点介绍如何处理在摄

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在本文中，我们使用预训练的 BERT 模型和 Elasticsearch 来构建搜索引擎。 Elasticsearch 最近发布了带有向量场的文本相似性（text similarity search

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在很多的时候，由于一些需求，我们不得不修改索引的映射，也即 mapping，这个时候我们需要重新索引（reindex）来把之前的数据索引到新的索引中。槽糕的是，我们的这个索引还在不断地收集实时数据，那

路由文件 当应用程序需要向 Elasticsearch 添加文档时，它们首先要知道目标索引是什么。在很多的应用案例中，特别是针对时序数据，我们想把每个月的数据写入到一个特定的索引中。一方面便于管理索引