【Elasticsearch】Set up a data stream 创建data stream

在 Elasticsearch 中，数据流（Data Stream）是一种用于管理时间序列数据的高级功能，它通过自动管理索引的生命周期和版本控制，简化了大规模时间序列数据的存储和查询。以下是结合上述翻译内容，对 Elasticsearch 中设置数据流的详细步骤和概念的总结：

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1.数据流的概念

数据流是一种用于管理时间序列数据的结构，它通过一个或多个后端索引来存储数据。数据流的主要优势包括：

• 自动生命周期管理：通过索引生命周期管理（ILM）策略，自动处理索引的滚动、压缩和删除。

• 简化索引管理：自动管理索引的版本，无需手动创建或管理索引。

• 无缝集成：与 Elasticsearch 的数据层（如热、温、冷、冻结层）无缝集成。

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2.设置数据流的步骤

步骤 1：创建索引生命周期策略（ILM Policy）

索引生命周期策略用于定义索引在不同阶段的行为，例如滚动（rollover）、压缩（shrink）、合并（forcemerge）和删除（delete）。生命周期策略是可选的，但强烈推荐使用，因为它可以自动化管理数据流的后端索引。

生命周期策略通常包含以下阶段：

• Hot（热）阶段：存储最新数据，支持快速写入和查询。

• Warm（温）阶段：数据不再频繁更新，但仍然需要查询。

• Cold（冷）阶段：数据很少被查询，但需要保留。

• Frozen（冻结）阶段：数据被冻结，仅支持搜索。

• Delete（删除）阶段：数据被永久删除。

示例生命周期策略：

```json

PUT _ilm/policy/my-lifecycle-policy

{

  "policy": {

    "phases": {

      "hot": {

        "actions": {

          "rollover": {

            "max_primary_shard_size": "50gb"

          }

        }

      },

      "warm": {

        "min_age": "30d",

        "actions": {

          "shrink": {

            "number_of_shards": 1

          },

          "forcemerge": {

        &n