16、ElasticSearch River 插件使用指南

ElasticSearch River 插件使用指南

在 ElasticSearch 中,Rivers 作为外部插件,为我们提供了从不同数据源同步数据的强大功能。本文将详细介绍如何管理 River(创建、检查和删除)以及如何配置几种常见的 River 插件。

1. 管理 River

在 ElasticSearch 中,管理 River 主要涉及创建和删除两个操作。

1.1 准备工作

在进行 River 管理之前,你需要一个运行中的 ElasticSearch 集群。

1.2 创建 River

创建 River 的步骤如下:
1. River 由名称和类型唯一定义,类型是已加载的 River 插件中定义的类型名称。
2. 除了名称和类型参数外,通常 River 还需要额外的配置,可以通过 _meta 属性传递。
3. 使用 HTTP 方法 PUT POST 也可以)来创建 River,示例代码如下:

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/_river/my_river/_meta' -d '{
    "type" : "dummy"
}'

这里的 dummy 类型是 ElasticSearch 中始终安装的“假” River。

  1. 创建成功后,会得到如下结果:
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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