38、Elasticsearch集群管理与地理空间数据处理

Elasticsearch集群管理与地理空间数据处理

1. 集群快照管理

在管理Elasticsearch集群时,快照的管理至关重要。由于快照是增量的,在删除不再需要的旧快照时需格外小心。建议使用快照API来删除旧快照,因为该API只会删除当前未使用的数据段。示例命令如下:

curl -XDELETE 'localhost:9200/_snapshot/my_repository/first_snapshot';
2. 从备份中恢复集群

快照可以轻松恢复到任何正在运行的集群,甚至是与快照来源不同的集群。使用带有 _restore 命令的快照API,可恢复整个集群状态:

curl -XPOST 'localhost:9200/_snapshot/my_repository/first_snapshot/_restore';

此命令将恢复指定快照 first_snapshot 中捕获的集群数据和状态,通过该操作可将集群恢复到任意时间点。

恢复操作还允许使用 wait_for_completion 标志,该标志会阻塞HTTP调用,直到恢复操作完全完成。默认情况下,恢复HTTP请求会立即返回,操作在后台执行:

curl -XPOST 'localhost:9200/_snapshot/my_
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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