6.5 创建 ingest pipeline 使用 enrich processor(老王进厨房:做菜): enrich processor 使用 enrich index 来查询。 按照菜谱准备配料 PUT /_ingest/pipeline/做俩菜{"processors" : [{"enrich" : {"policy_name": "菜谱列表","field" : "菜品","target_field": "本菜品包含的配料"}}]} 把配料加入食材,...
1. Ingest Pipeline 在这一步可以对原始文档做一些处理,比如HTML解析,自定义的处理,具体处理逻辑可以通过插件来实现。在Elasticsearch中,由于Ingest Pipeline会比较耗费CPU等资源,可以设置专门的Ingest Node,专门用来处理Ingest Pipeline逻辑。 如果当前Node不能执行Ingest Pipeline,则会将请求发给另一台可以执行Ingest Pipeli...
除了在请求路径中指定 pipeline,我们还可以在请求体中定义 pipeline 进行模拟,这样就不用预先创建好 pipeline,而是等到测试成功后再去创建 pipeline。 代码语言:yaml AI代码解释 POST _ingest/pipeline/_simulate{"pipeline":{"processors":[{"set":{"description":"Add a new field","field":"location","value"...
在上面,我们通过导入时指定的 pipeline 来进行调用 enrich processor,但是在实际的应用场景中,我们更加倾向于把这个配置与索引的设置中,而不是在请求的 url 中来指定特定的 pipeline。我们可以通过在索引的配置中添加 index.default_pipeline 来完成。 AI检测代码解析 PUT device_index/_settings { "index.default_pip...
将丰富数据添加到源索引后,使用 create enrich policy API 或Kibana 中的索引管理来创建丰富策略。针对英文不是很好的开发者来说,你可以阅读如下的文章: Elasticsearch:如何使用 Elasticsearch ingest 节点来丰富日志和指标 Elasticsearch:使用 Elasticsearch ingest pipeline 丰富数据 Elasticsearch:enrich processor (7.5发行版...
PUT _ingest/pipeline/my_pipeline { "description": "A pipeline to clean and enrich documents", "processors": [ { "trim": { "field": "message" } }, { "remove": { "field": "unused_field" } }, { "date": { "field": "event_timestamp", ...
Elasticsearch5.x新增一个新的特性IngestNode,此功能支持定义命名处理器管道pipeline,pipeline中可以定义多个处理器,在数据插入ElasticSearch之前进行预处理。 而Ingest Attachment Processor Plugin提供了关键的预处理器attachment,支持自动对入库文档的指定字段作为文档文件进行文本抽取。由于ElasticSearch是基于JSON格式的文档数据...
1.1 创建和使用 Ingest Pipeline 接下来介绍一下 ingest pipeline 的创建与使用,如下所示,使用 ingest API 创建一个名为my-pipeline的 ingest pipeline,在 processors 参数中指定了两个处理器,set 处理器为文档添加一个新的字段 location,设置值为 China;lowercase 处理器将 name 字段的所有字母转换为小写。
PUT _ingest/pipeline/threat_info_pipeline{"description":"Pipeline to process and enrich threat information","processors":[{"csv":{"field":"message","target_fields":["ioc_value","ioc_type","threat_type","first_seen_utc"],"separator":",","trim":true}},{"date":{"field":"first_seen...
Pipeline d’apprentissage de modèle : Préparer les données : le pipeline d’apprentissage extrait les données de Data Lake Storage et utilise Spark pour les regrouper dans des jeux de données pour l’apprentissage des modèles. Effectuer l’apprentissage des modèles : le pipeline effectue ...