开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
金融科技&大数据产品推荐：日志易—机器数据实时搜索分析引擎
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
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从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
会场设有：首购专区、限时组合购专区、企业专区、特惠专区四大亮点模块，多种优惠购买方案满足多样需求，CDN/短信/直播/点播等热销爆品0.01元起，腾讯云呼叫中心89元/月/座席起，基于 QQ 底层 IM 能力开发，IM基础功能包89.9元/月起，IM云端审核体验套餐仅需1元，快速体验文本/图片/音视频审核能力。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
互联网到移动互联网最大的变化莫过于用户“随时随地”地接入互联网。不过，还有一点正在悄悄发生的是，“内容和服务的实时性”正在变得重要起来。 一、实时直播 中秋节，百度联合国家天文台在北京、台北、拉萨、
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。
5月22日，在腾讯举办的全球数字生态大会上，腾讯云与Elastic签署战略合作协议，将在产品、技术、生态三个维度展开合作，携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人，首席执行官Shay Banon，全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力，结合腾讯云覆盖全行业的企业客户，进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力，促进彼此业务发展。
Elasticsearch 通常用于为字符串，数字，日期等类型的数据建立索引。但是，如果要直接为 .pdf 或 .doc 等文件建立索引并使其可搜索该怎么办？在 HCM，ERP 和电子商务等应用程序中有这种实时用例的需求。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
在实际的使用中，数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同，数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字，例如 5，但也可能呈现为字符串，例如 “5”。 或者，应将应为整数的数字呈现为浮点数，例如 5.0，甚至是 “5.0”。
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。特别是其中的索引、检索和排序机制，我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，即可实现基本的全文检索功能。数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年，我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。 想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。 这只是一个用例，其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
在许多的情况下，我们做 terms聚合 搜索的时候，我们想得到的是每个桶里满足条件的文档最多的搜索结果。但是有些情况，我们想寻找稀有的术语数量。尽管我们可以把我们的搜索结果按照升序来排序，但是对于很大数据的这种聚合操作很容易造成 unbunded error。在 Elasticsearch 了，Elastic提供了一种叫做 Rare Terms Aggregation 的方法。
top_hits 指标聚合器跟踪要聚合的最相关文档。 该聚合器旨在用作子聚合器，以便可以按存储分区汇总最匹配的文档。
Regular Expressions 搜索也即正则搜索是非常耗时的。正则表达式是一种使用 placeholder（称为运算符）匹配数据中的模式的方法。 有关regexp查询支持的运算符的列表，请参阅 Regular expression syntax。
请求的大小（size）越大，结果将越准确，但计算最终结果的成本也将越高（这两者都是由于在分片级别上管理的优先级队列更大，并且节点和客户端之间的数据传输也更大）。
大数据时代，学好Excel的重要性不言而喻！ 筛选、汇总、分类、透视图表等数据处理， vlookup、sumifs、index这些函数公式应用， 数据分析、可视化图表 都能提高工作效率，获得领导赏识！ 今天隆重为大家介绍Excel数据实战训练营，几乎涵盖所有岗位工作情境，以实际问题为出发点。 1天直播+3关AI闯关互动课堂+超实用Excel技巧+综合应用场景实战+110份常用Excel干货，培养你科学规范的制表习惯及系统运用知识和技法的能力。 原价199元的课程，今天仅需1分钱。 闯关解锁系列大礼包， 助
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Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
最近有幸研究到了这块领域的内容，而我本人也对于这块非常的感兴趣，所以打算写一篇文章记录一下…
原创作者：曾勇，Elastic工程师。 数据如今对企业来说可谓是头等大事。使用欺诈检测来降低财务风险或是建设推荐系统来改善用户体验，都需要数据来为企业解决这些日益复杂的问题提供支撑。 既然数据已成为企业的重要元素，那我们这几年在数据这个领域都学到了什么？市面上有多种不同的软件模式，包括私有专属软件、云端SAAS软件和开源软件，因此，现在开展大数据分析项目时，开发者、架构师及数据科学家要在众多软件中进行选型，某些软件可能需要昂贵的前期投资或需要投入庞大资源，当然也有一些工具恰到好处，既容易部署又为构建原型(p
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
9月9日~11日，腾讯全球数字生态大会将在线上举行。作为由腾讯主办的产业互联网年度盛会，大会预测洞察数字经济发展趋势，分享云计算、大数据、人工智能等技术创新成果，探索数字经济与实体经济融合发展路径，致力于实现腾讯与全球数字生态合作伙伴的相互连接和相互促进。
今年以来百度产品动作频频，成熟的网页搜索在先后推出极简首页、知识图谱等功能之后，昨天又进行大版本升级：上线极速智能搜索，在用户一边输入时一边呈现结果并可进行个性化的搜索预测。 百度此前的极简首页或许只是为了此次改版提供铺垫，整个搜索现在变化非常大，这让我看到百度离“情景感知计算”又近了一步，其不断豪赌新技术，试图通过渐进式技术改良谋求未来。 解决“不够快”的问题 一边输入一边呈现搜索结果，从理论上来说搜索关键词越长，结果集越小，不断逼近用户目标。然而如果键入一个字就能找到结果，自然可以节省时间。 这样的效
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本，这是由于删除了 site plugins。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的:
这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
默认情况下，对象中的每个子字段都需要分别进行映射和索引。如果事先不知道子字段的名称或类型，则将动态映射它们。
12月14日，Elastic与腾讯云合作三周年线上峰会圆满落幕，此次峰会以“开放共赢，重塑搜索的力量”为主题，汇聚了众多优秀的技术专家、企业大咖，双方共话合作历程，探讨未来的业务发展。Elastic公司创始人兼CTO Shay Banon、渠道及生态联盟全球VPScott Musson 与腾讯云副总裁 黄世飞、腾讯云副总裁 刘煜宏、腾讯云副总裁 陈平出席峰会。 会上，鉴于腾讯云在Elasticsearch开源领域的卓越贡献，Elastic中国区合作伙伴联盟高级总监 张昱代表Elastic公司为腾讯云颁发20
疫情当前，减少个人的出行与聚集成为了抗击疫情的重要防线。不少企业为了员工的安全与战疫的目标，开始实行在家远程办公的措施。作为开发测试人员，对工作环境与设备软件的条件要求相对较高，当前在远程办公的有限条件下去进行项目开发与技术测试，势必要面临着诸多挑战：
前言： 10月31日到11月14日，CS:GO 2022Major赛事在巴西里约举办。广大国内玩家虽然无法远赴重洋感受线下场馆的火热氛围，但却能够在斗鱼“虚拟观赛”直播间里沉浸式、破时空地观看赛事，与主播和其他观众“面对面”激情互动，体验别样精彩！ 还记得我们在斗鱼云舞会直播活动中所做的创新玩法吗？ 观众点击直播间的“加入舞会”入口，一键加入虚拟空间，与主播及其他玩家互动 近期，以CS:GO 2022 Major赛事为契机，腾讯云音视频与斗鱼合作打造了“CS:GO虚拟观赛”直播间，对云舞会的玩法做了全
数据猿导读 依托移动终端的普及和互联科技的飞速发展，金融行业需要抓住机会技术升级、积极应变。在转型过程中如何利用大数据技术发掘数据真正的价值，是当前金融业打破传统局限、应对深刻变化的解决之道。 本篇案
我们正在加速迈入以开放、共享、协作、智能为特征的数字化时代，以云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网、5G、虚拟现实等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，正以前所未有的速度和力量，改变着生产、生活方式，推动着商业模式与技术的深度融合。 在数字化时代的当下，银行业务更新换代速度加快，业务需求研发迭代周期大大缩短，应用变更变得非常频繁。金融行业的安全、稳定给客户带来的信任，支撑着所有金融业务，这个产品的构建需要强大的技术实力。 博文视点学院联合浙江网商银行，带来视频课《金融级IT架构：数字银行的云原生架构解密》视
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默认情况下，对字段值进行索引以使其可搜索，但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段，但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true，那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取（即在脚本中和聚合），它会帮助减少计算。在聚合时，具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
您可以将自定义节点属性用作感知属性，以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上，在同一机架中或在同一区域中，则它可以分发主分片及其副本分片，以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
在进行我们这个实践之前，相信大家已经安装好自己的 Logstash 环境。如果大家还没安装好Logstash，可以参照我之前的文章 “如何安装Elastic栈中的Logstash”。
本文介绍了日志易产品如何帮助用户解决海量日志搜索问题，通过全文搜索引擎、分布式日志存储、实时日志处理、日志分析可视化等方案，大大提高了日志管理效率。同时，日志易还提供了丰富的日志分析功能，如日志关联分析、实时分析、日志预警等，可以满足各种业务场景的需求。此外，日志易还提供了日志易分析系统、日志易可视化系统等工具，以帮助用户更方便地使用日志易产品。
Kafka 是消息队列中间件的代表产品，它与RocketMQ和RabbitMQ最大的区别在于：在某些场景，可以弃用Flink、Spark这样的计算引擎，借助Kafka Stream轻松实现数据处理。也即，Kafka不仅是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。 最新版本 3.0的发布，使得Kafka这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对KRaft元数据和API进行了诸多突破性的改进： “KRaft Controllers 和 KRaft Brokers，能够为元数据主题 __cluster_metadat
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