Elasticsearch: 수집 파이프라인 介绍

Elasticsearch 수집 파이프라인은 사용자가 인덱싱하기 전에 데이터를 변환, 검증, 보강, 필터링 및 수정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 파이프라인은 다양한 프로세서를 활용하여 데이터 품질을 향상하고 검색 결과를 개선하며 비즈니스 가치를 창출합니다. 주요 이점

Elasticsearch: 수집 파이프라인 소개

Elasticsearch의 수집 파이프라인을 사용하면 사용자는 데이터를 인덱싱하기 전에 데이터를 강화, 필터링 또는 수정할 수 있습니다. 일련의 프로세서를 활용함으로써 이러한 파이프라인은 데이터 품질을 향상하고 검색 결과를 개선하며 비즈니스 가치를 창출하는 혁신적인 기능을 잠금 해제합니다.

Elasticsearch에서 수집 파이프라인을 사용하는 주요 이점은 무엇입니까?

수집 파이프라인은 몇 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다.

• 데이터 변환: 들어오는 원시 데이터를 원하는 형식, 구조 또는 인코딩으로 원활하게 변환합니다.
• 데이터 검증: 사전 정의된 규칙 또는 스키마에 대해 들어오는 데이터를 검증하여 데이터 무결성을 강화합니다.
• 데이터 강화: 강화 가격 정보로 제품 카탈로그를 강화하거나 주문 로그를 사용자 프로필과 연결하는 등 추가적인 통찰력을 추출하여 데이터를 생성합니다.
• 데이터 필터링: 색인화하기 전에 원치 않거나 중복되는 데이터를 제외하고, 검색 결과를 최적화하고, 저장 요구 사항을 줄입니다.
• 중앙 집중식 처리 : Elasticsearch 내에서 데이터 처리 작업을 통합하여 복잡한 외부 파이프라인이 필요하지 않습니다.

Elasticsearch에서 수집 파이프라인을 어떻게 생성하고 구성할 수 있나요?

Elasticsearch에서 수집 파이프라인을 생성하고 구성하려면 다음 단계가 필요합니다.

1. 파이프라인 정의: 고유 식별자와 적용할 특정 프로세서를 지정하여 새 파이프라인을 생성합니다.
2. 프로세서 선택: 각각 고유한 데이터 조작 또는 필터링 작업을 수행하는 다양한 사용 가능한 프로세서 중에서 선택합니다.
3. 프로세서 구성: 필드 매핑, 추출 패턴 또는 유효성 검사 규칙과 같은 각 프로세서의 매개변수를 사용자 정의합니다.
4. 파이프라인 연결: 수집 파이프라인을 특정 인덱스에 연결하여 해당 인덱스에 인덱싱된 모든 데이터가

수집 파이프라인에 사용할 수 있는 다양한 프로세서는 무엇입니까?

Elasticsearch는 다양한 데이터 처리 요구 사항을 충족하는 광범위한 프로세서 라이브러리를 제공합니다.

• 변환 프로세서: 다양한 형식 간에 데이터를 변환합니다. 타임스탬프 또는 문자열을 숫자로 변환합니다.
• 추출 프로세서: 자유 형식 텍스트의 주소 구문 분석과 같이 반구조적 또는 구조화되지 않은 문서에서 구조화된 데이터를 추출합니다.
• 인리치먼트 프로세서: 추가 필드를 추가하여 데이터를 향상합니다. 예를 들어 IP 주소를 기반으로 고객의 위치를 ​​추가합니다.
• 프로세서 필터링: 누락되거나 잘못된 데이터가 있는 문서를 필터링하는 등 사전 정의된 조건을 기반으로 데이터를 제거하거나 수정합니다.
• Grok 프로세서: Grok 패턴 활용 이메일 주소나 로그 메시지와 같은 복잡한 구조를 추출하는 언어입니다.

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