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Elasticsearch: Pipeline-Ingest-Funktion

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DDDOriginal
2024-08-13 15:18:23714Durchsuche

Elasticsearch-Ingest-Pipelines ermöglichen es Benutzern, Daten vor der Indizierung zu transformieren, zu validieren, anzureichern, zu filtern und zu ändern. Durch den Einsatz verschiedener Prozessoren verbessern diese Pipelines die Datenqualität, verbessern Suchergebnisse und steigern den Geschäftswert. Hauptvorteil

Elasticsearch: Pipeline-Ingest-Funktion

Elasticsearch: Einführung in die Ingest-Pipeline

Mit Ingest-Pipelines in Elasticsearch können Benutzer Daten vor der Indizierung anreichern, filtern oder ändern. Durch die Verwendung einer Reihe von Prozessoren erschließen diese Pipelines transformative Fähigkeiten, die die Datenqualität verbessern, Suchergebnisse verbessern und den Geschäftswert steigern.

Was sind die Hauptvorteile der Verwendung von Ingest-Pipelines in Elasticsearch?

Ingest-Pipelines bieten mehrere eindeutige Vorteile:

  • Datentransformation: Wandeln Sie eingehende Rohdaten nahtlos in das gewünschte Format, die gewünschte Struktur oder Kodierung um.
  • Datenvalidierung: Erzwingen Sie die Datenintegrität, indem Sie eingehende Daten anhand vordefinierter Regeln oder Schemata validieren.
  • Datenanreicherung: Verbessern Daten durch Extrahieren zusätzlicher Erkenntnisse, z. B. Anreichern von Produktkatalogen mit Preisinformationen oder Verknüpfen von Bestellprotokollen mit Benutzerprofilen.
  • Datenfilterung: Schließen Sie unerwünschte oder redundante Daten vor der Indizierung aus, optimieren Sie Suchergebnisse und reduzieren Sie den Speicherbedarf.
  • Zentralisierte Verarbeitung : Konsolidieren Sie Datenverarbeitungsaufgaben in Elasticsearch und machen Sie komplexe externe Pipelines überflüssig.

Wie kann ich eine Ingest-Pipeline in Elasticsearch erstellen und konfigurieren?

Das Erstellen und Konfigurieren einer Ingest-Pipeline in Elasticsearch umfasst die folgenden Schritte:

  1. Definieren Sie die Pipeline: Erstellen Sie eine neue Pipeline, indem Sie ihre eindeutige Kennung angeben, gefolgt von den spezifischen anzuwendenden Prozessoren.
  2. Prozessoren auswählen: Wählen Sie aus verschiedenen verfügbaren Prozessoren, von denen jeder eine bestimmte Datenbearbeitungs- oder Filteraufgabe ausführt.
  3. Konfigurieren Sie Prozessoren: Passen Sie die Parameter jedes Prozessors an, z. B. die Feldzuordnungen, Extraktionsmuster oder Validierungsregeln.
  4. Verknüpfen Sie die Pipeline: Hängen Sie die Aufnahmepipeline an einen bestimmten Index an und stellen Sie sicher, dass alle in diesem Index indizierten Daten durchlaufen werden Pipeline-Transformationen.

Welche verschiedenen Prozessoren stehen für die Verwendung in Aufnahmepipelines zur Verfügung?

Elasticsearch bietet eine umfangreiche Bibliothek von Prozessoren, die unterschiedliche Datenverarbeitungsanforderungen erfüllen:

  • Konvertierungsprozessoren: Daten zwischen verschiedenen Formaten konvertieren, z B. das Konvertieren von Zeitstempeln oder Zeichenfolgen in Zahlen.
  • Extraktionsprozessoren: Extrahieren strukturierter Daten aus halbstrukturierten oder unstrukturierten Dokumenten, z. B. Parsen von Adressen aus Freiformtext.
  • Anreicherungsprozessoren: Verbessern Sie Daten durch Hinzufügen zusätzlicher Felder. B. das Anhängen des Standorts eines Kunden basierend auf seiner IP-Adresse.
  • Prozessoren filtern: Daten basierend auf vordefinierten Bedingungen entfernen oder ändern, z. B. Dokumente mit fehlenden oder ungültigen Daten herausfiltern.
  • Grok-Prozessoren: Nutzen Sie das Grok-Muster Sprache zum Extrahieren komplexer Strukturen wie E-Mail-Adressen oder Protokollnachrichten.

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