标签值可以是原始类型，如数字或字符串，或者是组合类型，如数组或对象。对于 Uber 来说，日志平均有 40 多个字段，都被我们的平台一视同仁，并提供丰富的上下文。...为了支持模式的原生演化，我们可以如下所示，在摄取过程中在日志模式中跟踪字段的所有类型。此模式被持久化，在查询执行过程中使用，稍后将进行解释。...在查询执行过程中，我们使用 ClickHouse 的数组函数来访问字段值，比如 string.values[indexOf(string.names, 'endpoint')]='/health'。...由于大多数过滤器都是基于字段进行评估的，因此我们建议如果字段被频繁访问，那么可以将字段值写在专门的列中，以加速查询，即使用 ClickHouse 的物化列功能的自适应地索引字段。...在摄取过程中，日志模式会从当前的日志批处理中提取出来，并持久化到批处理机存储的元数据中，以用于查询服务生成 SQL。
路由 一旦数据到达协调节点，必须将每个文档路由到正确的索引、分片和节点以进行摄取。...实际的索引过程有几个步骤： •Elasticsearch 中的映射文档字段•在 Lucene 中解析•添加到Lucene的倒排索引 首先，节点通过索引的模板映射文档的字段，该模板指定如何处理每个字段，例如类型...它们也适用于“文档值”，而不是倒排索引。该过程因聚合类型而异，在某些情况下，例如术语计数，分片返回为其文档设置的整个聚合大小，协调器会将它们合并在一起。...其他问题包括在搜索过程中超时和分片或节点丢失。通常，Elasticsearch 会使用其他分片重试这些操作，以尝试尽可能完整地回答客户端的查询。...所有索引/删除/更新操作都写入 translog，并且在每次索引/删除/更新操作后（或默认情况下每 5 秒）对 translog 进行 fsync，以确保更改是持久的。
我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。 迁移指南 在 0.14.0 版本进行了一些更改，例如从 ".aux" 文件夹中删除压缩计划以及引入新的日志块版本。...• drop：传入写入中的匹配记录将被删除，其余记录将被摄取。 • fail：如果重新摄取相同的记录，写入操作将失败。本质上由键生成策略确定的给定记录只能被摄取到目标表中一次。...由于在查找过程中从各种数据文件收集索引数据的成本很高，布隆索引和简单索引对于大型数据集表现出较低的性能。而且，这些索引不保留一对一的记录键来记录文件路径映射；相反，他们在查找时通过优化搜索来推断映射。...要启用此功能，用户可以配置 hoodie.datasource.meta.sync.glue.metadata_file_listing 并在 Glue 同步过程中将其设置为 true。...Spark 读取端改进 MOR Bootstrap 表的快照读取支持 在 0.14.0 中，为引导表添加了 MOR 快照读取支持。默认行为已通过多种方式进行了更改，以匹配非引导 MOR 表的行为。
要使用 pipeline，我们只需在索引或批量请求上指定 pipeline 参数，以告诉摄取节点使用哪个 pipeline： POST my_index/my_type?...description 参数是一个非必需字段，用于存储一些描述/管道的用法; 使用 processor 参数，可以列出处理器以转换文档。...这些插件在默认情况下不可用，可以像任何其他 Elasticsearch 插件一样进行安装。 Pipeline 以 cluster 状态存储，并且立即传播到所有 ingest node。...如下面的代码所示，我们创建了一个名为 secondpipeline 的新管道，它转换 “message” 字段中存在的大写值，并将 “message” 字段重命名为 “data”。...} } ]} 执行的结果是： 11.png 我们可以在右边看出来执行 pipeline 所显示的结果。
semantic_text - 语义搜索的利器！ 想要使用语义搜索处理数据，但又不想花费大量时间在技术细节上？我们引入了 semantic_text 字段类型，帮助你处理所需的基础设施和细节。...要进行语义搜索，你需要以下步骤： 选择推理模型以创建嵌入，用于索引文档和执行查询。 创建索引映射以存储推理结果，便于后续高效搜索。 设置索引以便在添加新文档时计算推理结果。...在 semantic_text 出现之前，要在文档摄取时自动生成嵌入，你需要设置一个摄取管道。 摄取管道用于在文档摄入索引时或摄取过程中明确指定时自动丰富或转换文档。...这些较小的块被添加到每个文档中，以更好地表示完整文本。然后可以使用嵌套查询搜索所有单个片段，并检索包含最佳评分块的文档。...如果模型和推理服务支持批处理，分块的输入将自动批处理为尽可能少的请求，每个请求都针对推理服务进行优化。生成的块将存储在嵌套对象结构中，以便你可以检查每个块中包含的文本。
除了数据库表中的列之外，我们还摄取了一些由 Debezium 添加到目标 Hudi 表中的元字段，元字段帮助我们正确地合并更新和删除记录，使用Schema Registry[13]表中的最新模式读取记录...其次我们实现了一个自定义的 Debezium Payload[14]，它控制了在更新或删除同一行时如何合并 Hudi 记录，当接收到现有行的新 Hudi 记录时，有效负载使用相应列的较高值（MySQL...删除记录使用 op 字段标识，该字段的值 d 表示删除。 3. Apache Hudi配置 在使用 Debezium 源连接器进行 CDC 摄取时，请务必考虑以下 Hudi 部署配置。...例如我们分别使用 MySQL 中的 FILEID 和 POS 字段以及 Postgres 数据库中的 LSN 字段来确保记录在原始数据库中以正确的出现顺序进行处理。...3.1 引导现有表 一个重要的用例可能是必须对现有数据库表进行 CDC 摄取。
但并非所有摄取的数据都需要进行快速搜索，实际上有 30% 的数据从未被使用过。索引非常昂贵，因此应该只局限于将被频繁搜索的数据进行索引。 之所以会出现这种典型模式，是因为很容易设置此类流程。...重新索引的操作非常昂贵，即使数据最终会从热存储中删除。此外，当将这些大量数据重新添加到索引时，也会降低操作查询的速度。...将日志和跟踪记录转换成指标 并没有规定说你必须以原始形式摄取数据。由于日志的大小，存储日志的成本特别高。日志数据中并非所有字段都有用。...如果日志中只有有限的有用字段，可以考虑将它们转换为时间序列指标，并从存储中删除原始日志。与日志相比，指标的大小更小，存储成本也更低。...为避免高基数，团队可以聚合指标以减少标签，删除不必要的标签或生成更小的低基数指标。这些操作将有助于降低成本，对于保持高性能标准也至关重要。
摄取过程中花费的每一个额外的CPU周期都意味着更少的可用搜索数据，最终意味着用户最终需要在硬件上花费更多，才可以确保他们有足够的空间来捕获他们需要的数据。...为了提高搜索效率，需要对数据进行结构化和格式化，以适应schema（或在Elasticsearch中称为映射——mapping）。...鉴于许多不同数据源的异质性，数据往往需要被处理和解析，以确保它包含正确的值和字段。...grok处理器通过使用类似正则表达式的语法进行模式匹配，从文档中的单一文本字段中提取结构化字段。...Elasticsearch已经提供了一些指标，帮助我们更好地了解在摄取和索引过程中所花费的时间。
，以帮助在现有的Hudi表使用spark-sql。...写方面的改进 添加了虚拟键支持，用户可以避免将元字段添加到 Hudi 表并利用现有的字段来填充记录键和分区路径。请参考 具体配置[4]来开启虚拟键。...用户可以选择删除用于生成分区路径的字段（hoodie.datasource.write.drop.partition.columns），以支持使用BigQuery系统查询Hudi快照。...支持华为云、百度云、金山云对象存储。 添加了对delete_partition操作的支持，用户可以在需要时利用它删除旧分区。...删除消息默认在流式读取模式下发出，当changelog.enabled为false时，下游接收DELETE消息作为带有空负载的 Hudi 记录。
数据保留，例如 X 天后删除某些类别的数据，可以通过对密钥进行保留策略来实现。当一个密钥被删除时，由该密钥加密的数据就变成了垃圾。这种方式可以避免直接对列数据进行操作，这通常是一个繁琐的操作。...它们分别由摄取管道作业和 ETL 翻译作业使用。元数据在字段（列）级别定义每个数据集（表）的名称、类型、可空性和描述。...元数据中的标记流程控制更细粒度的加密如下： 数据集在字段级别被标记以指示该字段是否将被加密，以及如果加密将使用哪个密钥。标记信息存储在摄取元存储中。...一旦模式具有标记信息，在应用程序中运行的 Parquet™ 库就可以对其进行解析并构建 Parquet™ 所需的 FileEncryptionProperties，以了解哪些列应该使用哪些密钥和其他几条信息进行加密...为了克服这个不确定因素，我们决定更改 Parquet™ 代码，以计算每次运行通过加密添加到总持续时间的时间。 如上所述，另一个开销是 KMS 操作时间。 我们还将该持续时间添加到开销中。
ROLLBACK - 表示提交/增量提交不成功且已回滚，删除在写入过程中产生的所有部分文件。 SAVEPOINT - 将某些文件组标记为"已保存"，以便清理程序不会将其删除。...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...Hudi RO表可以在Presto中无缝查询。这需要在整个安装过程中将hudi-presto-bundle jar放入/plugin/hive-hadoop2/中。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 22.
对数据进行分区：在像InfluxDB这样的大型数据库中，对数据进行分区有很多好处。摄取器负责分区作业，目前它在“时间”列上按天对数据进行分区。...如果摄取数据没有时间列，则摄取路由器会隐式添加该列并将其值设置为数据加载时间。重复数据删除：在时间序列用例中，经常会看到相同的数据被多次摄取，因此 InfluxDB 3.0 执行重复数据删除过程。...相反，它将文件在目录中标记为软删除，另一个名为垃圾收集器的后台服务最终会删除软删除的文件以回收存储。...摄取器和查询器甚至不知道压缩器和垃圾收集器的存在。然而，正如上面所强调的，InfluxDB 3.0 的设计目的是让所有四个组件共存以提供高性能数据库。...对象存储InfluxDB 3.0 数据存储仅包含 Parquet 文件，这些文件可以存储在本地磁盘上以进行本地设置，也可以存储在 Amazon S3 中以进行 AWS 云设置。
，以及从Hadoop、S3、Azure、GCS等来源批量摄取 5.类似SQL的语言，支持对数据的选择、聚合、过滤、分组、排序、不同的查询 6.支持多值字段 7.水平可扩展（基于了apache helix...因此，资源隔离可用于对摄取然后通过代理查询的高吞吐量实时数据流进行优先排序。...Minion为此提供了一个符合GDPR的解决方案，同时优化了Pinot细分市场，并构建了额外的指数，以保证在数据删除可能性的情况下的性能。还可以编写定期运行的自定义任务。...批量数据流程 在批处理模式下，数据通过摄取作业摄取到Pinot。摄取作业将原始数据源（如CSV文件）转换为Segment段。...集群的代理监视Helix中的状态变化，检测新段并将其添加到要查询的段列表中（段到服务器路由表）。 实时数据流程 在表创建时，控制器在Zookeeper中为消费段创建一个新条目。
Elastic是Elasticsearch背后的行业领导者，这是一个支持全文搜索以实现精确性、向量搜索以实现语义理解和混合搜索以获得两者最佳效果的搜索和分析引擎。...当我们提出问题，如“给我概述一下与水有关的问题”时，Elasticsearch进行语义搜索并返回与水问题相关的“对话”。这些“对话”连同原始问题一起被发送到本地运行的LLM以生成答案。...你的.env文件应该如下所示（使用真实值）。...将以下代码添加到index.py文件中。...有了数值表示，我们就可以运行语义搜索，搜索结果匹配的是词的含义，而不仅仅是文本搜索。我们为摄取管道提供了OllamaEmbedding("mistral")。
挑战 迄今为止所观察到的Pronto / Elasticsearch使用案例面临的挑战包括： 高吞吐量：一些集群每天摄取高达5TB的数据，一些集群每天的搜索请求超过4亿。...然后可以从查询中删除过滤子句。如果需要运行一个跨区域查询，可以将多个索引或通配符传递给Elasticsearch。 如果查询具有过滤字段并且其值不可枚举，请使用路由。...可以通过使用过滤字段值作为路由键来将索引拆分成多个分片，然后删除过滤条件。关于ElasticSearch里的路由功能请参见这篇文章。...每次刷新事件发生时，Elasticsearch都会创建一个新的Lucene段，并在稍后进行合并。增加刷新间隔将降低创建/合并的成本。请注意，只有在刷新事件发生后才能进行文件搜索。 ?...Gatling报告 总结 本文概述了索引/分片/副本设计以及在设计Elasticsearch集群时应该考虑的一些其它配置，以满足摄取和搜索性能的高期望。
• 分区键：以分区格式写入数据。 对来自 CDC 管道的事件进行排序变得很棘手，尤其是在同一逻辑处理多种类型的流时。...在 Nobroker，我们确保每个 parquet 文件的大小至少为 100MB，以优化分析的速度。 数据索引 除了写入数据，Hudi 还跟踪特定行的存储位置，以加快更新和删除速度。...默认情况下Hudi 将源数据中的所有列以及所有元数据字段添加到模式存储库中。由于我们的数据平台面向业务，我们确保在编写Schema时跳过元数据字段。这对性能没有影响，但为分析用户提供了更好的体验。...在 Schema writer 的帮助下，业务可以在上游数据中添加一个新的特性，并且它可以在我们的数据平台上使用，而无需任何人工干预。 Cleaner 在摄取过程中，会创建大量元数据文件和临时文件。...Hudi 确保所有不必要的文件在需要时被归档和删除。每次发生新的摄取时，一些现有的 Parquet 文件都会推出一个新版本。旧版本可用于跟踪事件时间线和使查询运行更长时间。他们慢慢地填满了存储空间。
这些模型在海量数据上进行了预训练，能够理解上下文、生成相关响应，甚至进行对话....重要的是要意识到这一限制，并在必要时以一定程度的怀疑态度、交叉检查和验证信息来处理 ChatGPT 生成的响应，以确保准确性和可靠性。ChatGPT 的另一个限制是它缺乏关于特定领域内容的知识。...对于此示例，我们将配置Elasticsearch 网络爬虫以摄取 Elastic 文档并在摄取时为title生成向量。您可以跟随本文并复制此设置，或使用自己的数据。...字段上运行 kNN 向量搜索。...这些组件可以根据您的具体要求进行定制，并进行调整以提供最佳结果。虽然我们使用了Elastic网络爬虫来摄取公共数据，但您并不局限于此方法。
在执行索引搜索、更新和删除操作时，一个索引会有一个唯一的名称来标识。在一个集群中，我们可以根据自己的需要定义任意多的索引。索引类似于RDBMS中的数据库。...弹性堆栈 虽然搜索引擎的核心是搜索引擎，但用户开始使用Elasticsearch做日志，希望能够方便地摄取和可视化。...数据往往是分散在许多系统中，或者说是分散在许多系统中的多种格式的数据。在Logstash上可以摄取日志、度量衡、Web应用、数据存储和各种AWS服务的数据，所有这些数据都是以连续流的方式进行摄取。...Elasticsearch的基石是让这些组件以一种非常有效的方式共同工作。 在这种情况下，性能是一个障碍。为此，他们一直在与Elasticsearch团队合作，对很多参数进行微调，解决BUG。...基于排名和类型超前 搜索来自多个数据库的数据，在30/40个属性上搜索，以获得亚秒级响应。 全局搜索：如果在搜索中没有指定特定对象，搜索引擎将针对多个对象查找结果。
然而，这个流计算的状态只是一个最终结果的近似值，最终需要被批处理的计算结果所覆盖。...数据集被打散为多个分区，分区字段以文件夹形式存在，该文件夹包含该分区的所有文件。在根目录下，每个分区都有唯一的分区路径。每个分区记录分布于多个文件中。...每个文件都有惟一的fileId和生成文件的commit所标识。如果发生更新操作时，多个文件共享相同的fileId，但会有不同的commit。 每条记录由记录的key值进行标识并映射到一个fileId。...写入方式 Hudi是一个Spark的第三方库，以Spark Streaming的方式运行数据摄取作业，这些作业一般建议以1~2分钟左右的微批（micro-batch）进行处理。...每一轮压缩迭代过程中，大文件优先被压缩，因为重写parquet文件的开销并不会根据文件的更新次数进行分摊。
这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改。 UPSERT（插入更新） ：这是默认操作，在该操作中，通过查找索引，首先将输入记录标记为插入或更新。...BULK_INSERT（批插入） ：插入更新和插入操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储优化启发式计算的速度（以及其它未提及的方面）。 所以对Hudi数据集进行初始加载/引导时这两种操作会很低效。...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。...实际上，正确执行此操作非常关键，因为文件组一旦创建后就不能删除，只能如前所述对其进行扩展。
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