Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Соединитель Mongo не синхронизирует данные между mongodb и эластичным поиском

Я пытаюсь использовать соединитель mongo для импорта данных из mongo db в эластичный поиск. Я следовал инструкциям, приведенным в ссылке:

https://github.com/10gen-labs/mongo-connector/wiki/Usage-with-ElasticSearch mongo db: 2.4.12 версия соединителя: 2.0.3 версия эластичного поиска: 1.5.2

У нас возникла проблема, когда данные не импортируются из mongodb в эластичный поиск.

Запросы:

  1. Как лучше всего интегрировать mongodb с эластичным поиском и синхронизировать данные в реальном времени между ними в производстве?
  2. Как настроить шаги синхронизации
  3. Как создавать одноразовые индексы.
mongodb integration elasticsearch
01.06.2015

Ответы:


1

Вы можете использовать плагин mongo-db-river для синхронизации данных с mongoDB на elasticsearch. Следующая справочная ссылка даст вам более подробную информацию о плагине river.

Плагин MongoDB River Справочник

если вам нужна дополнительная помощь по этому вопросу, пожалуйста, спросите.

01.06.2015
  • Можем ли мы настроить поток данных ч/б mongo db и эластичный поиск на основе коллекции или столбца? 03.06.2015

    • 2

    Я думаю, вы можете использовать коннектор монго, ответ на ваш вопрос: http://blog.mongodb.org/post/29127828146/introduction-mongo-connector https://www.linkedin.com/pulse/5-way-sync-data-from-mongodb-es-kai-hao

    точно так же, как: [root@5b9dbaaa1 bin]# mongo-connector -m 10.18.15.99:27017 -t 10.18.15.11:9200 -d elastic2_doc_manager Ведение журнала в mongo-connector.log.

    06.07.2016
  • Ссылки на ссылки — это хорошо, но было бы лучше, если бы вы предоставили сводку информации, которая сосредоточена на ответе на вопрос. 06.07.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..