eland：Python 客户端和工具包，实现大数据、机器学习和 ETL 在 Elasticsearch 中的操作

eland：Python 客户端和工具包，实现大数据、机器学习和 ETL 在 Elasticsearch 中的操作

1. 项目基础介绍和主要编程语言

eland 是一个由 Elasticsearch 公司开发的 Python 客户端和工具包，它允许用户使用类似 Pandas 的 API 探索和分析 Elasticsearch 中的数据。该项目主要使用 Python 编程语言编写，旨在简化数据在 Elasticsearch 和 Python 数据结构之间的转换和操作。

2. 项目的核心功能

• Pandas 兼容性：eland 提供了一个与 Pandas 兼容的 DataFrame API，允许用户使用熟悉的方法和接口操作 Elasticsearch 中的数据。
• 大数据处理：由于数据驻留在 Elasticsearch 中而不是内存中，eland 可以访问存储在 Elasticsearch 中的大型数据集，而不会耗尽本地机器的资源。
• 机器学习和 ETL：eland 支持将训练好的机器学习模型从 scikit-learn、XGBoost 和 LightGBM 等常见库上传到 Elasticsearch，实现模型的在线推理。
• NLP 支持：通过 eland，用户还可以将 PyTorch 训练的 BERT 模型导入 Elasticsearch，用于自然语言处理任务。

3. 项目最近更新的功能

• 兼容性增强：eland 最近的更新增强了与不同版本 Python 和 Pandas 的兼容性，支持 Python 3.8 至 3.11 和 Pandas 1.5。
• Elasticsearch 集群支持：更新后的 eland 更好地支持 Elasticsearch 集群版本 7.11+ 和 8.13 或更高版本，以实现所有功能。
• PyTorch 模型部署：改进了对 PyTorch 模型的支持，使得用户可以更容易地将训练好的 NLP 模型部署到 Elasticsearch。

eland 的不断更新和发展使其成为处理 Elasticsearch 数据的强大工具，特别是在需要结合机器学习和大数据分析的场景中。