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Elasticsearch Service

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弹性伸缩、安全可靠的 Elasticsearch 服务,助力海量数据搜索与分析
  • Elasticsearch Service

    集群实例,重启ES集群实例,查询ES集群实例,销毁ES集群实例,创建ES集群实例,数据结构,错误码,自动快照备份,续费说明,按量转包年包月,相关概念,调整配置,销毁集群,查询集群日志,配置告警,查询实例操作记录,重启集群,监控告警配置建议,ES 版本升级检查,升级 ES 集群,升级ES商业特性,升级ES集群版本,腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务,冷热分离与索引生命周期管理,ES 集群用户登录认证,集群变配建议和原理介绍,同义词配置,QQ 分词插件,变更插件列表,插件列表,IK 分词插件,集群场景化模版配置,内核版本发布记录,重启集群节点,新手指引,入门与动手实践,日志和全观测性功能,Elastic Stack 功能特性数据实时同步到 ES,数据迁移,重启集群,监控告警配置建议,升级,ES 版本升级检查,升级 ES 集群,升级ES商业特性,升级ES集群版本,腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务,冷热分离与索引生命周期管理,ES 集群用户登录认证,集群变配建议和原理介绍,同义词配置,QQ 分词插件,变更插件列表,集群配置,插件配置,插件列表,IK 分词插件,访问控制,集群扩缩容,数据备份,数据迁移和同步,应用场景构建,索引设置
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  • IK 分词插件

    登录 腾讯云 Elasticsearch Service 控制台,选择一个集群,进入集群详情页的【插件列表】页面,可以看到系统默认插件中已经预装了 IK 中文分词插件。关于 IK 中文分词插件的介绍,详情可查看 IK Analysis for Elasticsearch,您可以利用该插件对存到 ES 集群数据中的中文关键词建立索引,实现搜索功能。有分词词典和停用词词典两项,单击【本地上传】,选择您需要更新的词典文件后,单击【保存】,即可热更新词典(不需要重启集群)。关于词典文件的要求及说明词典类型:有两类词,“分词词典”和“停用词词典”。“分词词典”中的词是用户在向 ES 集群存入数据,建立索引的时候,指定 IK 作为分词工具。如果存入的数据中时有这类词,就会建立索引,并能通过关键词查询搜索到。为了避免混淆,分词词典和停用词词典文件名不能重复。另外,因为词典文件会加载到内存中,所以对文件的大小和个数也做了一定的限制,单个文件最大为10M,上传文件总数最多为10个。
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  • QQ 分词插件

    QQ 分词插件是由腾讯云 ES 团队与腾讯 NLP 团队联合研发的中文分词插件,在腾讯内部广泛应用于 QQ、微信、浏览器等业务。QQ 分词插件经过多年的应用实践和不断打磨优化,在分词准确度、分析速度等关键指标上均处于业界领先,您可以在腾讯云 ES 中使用 QQ 分词插件来完成文档的分析和检索。使用须知QQ 分词插件仅支持数据节点规格在2核8G及以上的集群,如果集群未安装 QQ 分词插件,请在插件列表页面安装 QQ 分词插件(analysis-qq)。QQ 分词插件提供如下的分析器(analyzer)和分词器(tokenizer): 分析器:qq_smart, qq_max, qq_smart_ner, qq_max_ner分词器:qq_smart,content: { type: text, analyzer: qq_max, search_analyzer: qq_smart } } } }}上面的语句创建了一个名称为index的索引,类型为_doc(ES
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    腾讯极客挑战赛-寻找地表最强极客

    报名比赛即有奖,万元礼品和奖金,等你来赢!

  • 自然语言处理

    腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要
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  • 基于hanlp的es分词插件

    摘要:elasticsearch是使用比较广泛的分布式搜索引擎,es提供了一个的单字分词工具,还有一个分词插件ik使用比较广泛,hanlp是一个自然语言处理包,能更好的根据上下文的语义,人名,地名,组织机构名等来切分词Elasticsearch默认分词 图1.jpg 输出: 图2.jpg IK分词 图3.jpg 输出: 图4.jpg hanlp分词 图5.jpg 输出: 图6.jpg ik分词没有根据句子的含义来分词,hanlp能根据语义正确的切分出词安装步骤: 1、进入https:github.compengcong90elasticsearch-analysis-hanlp,下载插件并解压到es的plugins目录下,修改analysis-hanlp目录下的hanlp.properties文件,修改root的属性,值为analysis-hanlp下的data 目录的地址2、修改es config目录下的jvm.optionspluginsanalysis-hanlpdatadictionarycustom下的 我的词典.txt文件 格式遵从 修改完后删除同目录下的CustomDictionary.txt.bin文件 重启es
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  • 腾讯云搜

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  • 云函数

    函数并测试,最佳实践概述,创建函数,获取函数列表,获取函数详细信息,获取函数运行日志,运行函数,设置函数触发器,删除函数,Node.js 说明,CMQ Topic 触发器,示例说明,配额限制说明,签名方法,Java,并发概述,层管理相关操作,挂载 CFS 文件系统,使用别名实现 SCF 灰度发布,预置并发,产品动态,音视频转码,自定义邀请函,使用 SCF 实现 COS 文件自动解压缩,CKafka 数据转储至 ES获取函数预置并发详情,删除函数保留并发,删除预置并发,Serverless Web IDE,部署流式转码应用,异步执行,并发超限,CLS 转储至 Ckafka,CLS 转储至 COS,CLS 转储至 ES,层管理相关操作,挂载 CFS 文件系统,使用别名实现 SCF 灰度发布,并发管理,预置并发,产品动态,音视频转码,自定义邀请函,使用 SCF 实现 COS 文件自动解压缩,CKafka 数据转储至 ES获取函数预置并发详情,删除函数保留并发,删除预置并发,Serverless Web IDE,部署流式转码应用,执行配置,异步执行,并发超限,CLS 转储至 Ckafka,CLS 转储至 COS,CLS 转储至 ES
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  • 安全专家服务

    专家服务(ES)由腾讯云专业的安全专家团队提供安全咨询、网站渗透测试、应急响应、等保合规等服务,帮助用户在上云过程获得合适的安全解决方案、发现潜在安全威胁和提升用户的安全防护能力……
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  • 云数据仓库 PostgreSQL

    借助于该产品,您可以使用丰富的PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES
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  • 主机安全

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  • ES学习笔记(七)IK中文分词器

    在上一节中,我们给大家介绍了ES的分析器,我相信大家对ES的全文搜索已经有了深刻的印象。分析器包含3个部分:字符过滤器、分词器、分词过滤器。在上一节的例子,大家发现了,都是英文的例子,是吧?因为ES是外国人写的嘛,中国如果要在这方面赶上来,还是需要屏幕前的小伙伴们的~ 英文呢,我们可以按照空格将一句话、一篇文章进行分词,然后对分词进行过滤,最后留下有意义的词。但是中文怎么分呢?IK中文分词器的安装 ES默认是没有IK中文分词器的,我们要将IK中文分词器作为一个插件安装到ES中,安装的步骤也很简单: 从GitHub上下载适合自己ES版本的IK中文分词器,地址如下:https:github.commedclelasticsearch-analysis-ikreleases在我们的ES的插件目录中(${ES_HOME}plugins)创建ik目录, mkdir ik 将我们下载好的IK分词器解压到ik目录,这里我们安装unzip命令,进行解压。重启我们所有的ES服务。 到这里,我们的IK中文分词器就安装完了。 IK中文分词器初探 在上一节我们访问了ES的分析器接口,指定了分析器和文本的内容,我们就可以看到分词的结果。
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  • ES学习笔记(七)IK中文分词器

    在上一节中,我们给大家介绍了ES的分析器,我相信大家对ES的全文搜索已经有了深刻的印象。分析器包含3个部分:字符过滤器、分词器、分词过滤器。在上一节的例子,大家发现了,都是英文的例子,是吧?因为ES是外国人写的嘛,中国如果要在这方面赶上来,还是需要屏幕前的小伙伴们的~英文呢,我们可以按照空格将一句话、一篇文章进行分词,然后对分词进行过滤,最后留下有意义的词。但是中文怎么分呢?IK中文分词器的安装ES默认是没有IK中文分词器的,我们要将IK中文分词器作为一个插件安装到ES中,安装的步骤也很简单: 从GitHub上下载适合自己ES版本的IK中文分词器,地址如下:https:github.commedclelasticsearch-analysis-ikreleases在我们的ES的插件目录中(${ES_HOME}plugins)创建ik目录, mkdir ik 将我们下载好的IK分词器解压到ik目录,这里我们安装unzip命令,进行解压。重启我们所有的ES服务。 到这里,我们的IK中文分词器就安装完了。IK中文分词器初探在上一节我们访问了ES的分析器接口,指定了分析器和文本的内容,我们就可以看到分词的结果。
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  • ES中文分词器之精确短语匹配(自定义分词器)

    楼主在上篇文章中,提出了将词和字分开,用不同的分词器分别构建索引,来解决match_phrase在中文中的短语或者句子匹配问题。详细的内容请看上一篇文章: ES中文分词器之精确短语匹配(解决了match_phrase匹配不全的问题)为什么要自己写分词器?楼主想要一种分词器,分词器完全按照词典分词,只要是词典有的词语,分词器就一定要分出来。测试了两个分词器比如说IK,MMseg,都不能按照楼主的要求分词。MMSeg有考虑到词频,即使使用mmseg_max_word,也不能完全按照词典分词。IK理论上是按照词典分词的,但是经测试,还是发现了些问题。ES自定义分词器由于ES是采用juice依赖注入的方式,所以要实现一个工厂类和Provider类。
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  • 日志服务

    授权子账号对 CLS 某个日志主题具有所有权限,授权子账号对 CLS 某个日志主题具有查看权限,成本优势,检索不到日志问题,LogListener 常见问题,新手指引,函数处理简介,通过云函数转储至 ES某个日志主题具有查看权限,产品优势,成本优势,LogListener 相关,日志检索相关,检索不到日志问题,LogListener 常见问题,新手指引,产品动态,函数处理,函数处理简介,通过云函数转储至 ES,ETL 日志加工,日志组,授权子账号对 CLS 某个日志主题具有日志采集权限,投递至 ES,配置索引,检索页常见问题,监控告警简介,配置告警策略,接收告警方式,邮件接收告警通知,微信接收告警通知,企业微信接收告警通知
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  • 分词方式

    分词包括:正常分词、单字分词、混合分词。 正常分词是最常规的分词方式,按照正常的词组对用户的数据和检索词进行切分。以“腾讯云搜”为例,分词结果为“腾讯”、“云搜”。单字分词是将用户输入的检索串切分成一个一个的单字,仍以“腾讯云搜”为例,分词结果为“腾”、“讯”、“云”、“搜”。 适用对象为内容较少,对搜索结果要求不高的用户。混合分词是上面两种分词的组合,将正常分词和单字分词结合在一起使用,得到的结果是两者的和。这种搜索可以在保证一定质量的基础上,减少无结果和少结果的搜索。 如何选择分词方式?用户可以直接在界面中通过拖动的方式为各个字段分配分词方式。在分配完成后单击【保存】,重建索引(详见初级排序介绍)后新分配的分词方式生效。
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  • ES中添加 IK 分词器

    1.从github中下载IK分词器,一定要注意和ES的版本一致https:github.commedclelasticsearch-analysis-ikreleases2 .下载之后放到 ES 的 plugins目录下面去 重启 ES 服务测试:http:localhost:9200blog1_analyze { text:中华人民共和国MN,tokenizer: ik_max_word}结果:{ tokens
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    浏览:403
  • 消息队列 TDMQ

    消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种
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  • 应用性能监控

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  • 腾讯微服务观测平台 TSW

    产品概述,产品优势,应用场景,产品动态,购买指南,服务接入相关,词汇表,功能相关,快速入门,通过 Skywalking 上报 Java 应用数据,通过 Skywalking 上报 Go 应用数据,服务观测错误码,简介,API 概览,更新历史,TSW 调用链关联 CLS,数据跨地域上报,分布式链路追踪规范 Opentracing 详解,在 TKE 中使用 Skywalking Agent 公共镜像接入 Java更新历史,告警配置,联系我们,查询token,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,产品动态,购买指南,服务接入相关,词汇表,常见问题,功能相关,快速入门,操作指南,通过 Skywalking 上报 Java简介,API 概览,更新历史,最佳实践,TSW 调用链关联 CLS,数据跨地域上报,分布式链路追踪规范 Opentracing 详解,在 TKE 中使用 Skywalking Agent 公共镜像接入 Java
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