导言随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。Logstash作为Elasticsearch生态系统中重要的数据处理管道，为提供了强大的数据收集、转换和输出功能。其中，Logstash的日期过滤器（DateFilter）能够帮助识别并删除旧数据。在本文中，将详细探讨如何使用Logstash的日期过滤器来删除Elasticsearch中的旧数据。01Logst

数据展示1.ApacheECharts1.1介绍1.2入门案例2.营业额统计2.1需求分析和设计2.1.1产品原型2.1.2接口设计2.2代码开发2.2.1VO设计2.2.2Controller层2.2.3Service层接口2.2.4Service层实现类2.2.5Mapper层2.3功能测试3.用户统计3.1需求分析和设计3.1.1产品原型3.1.2接口设计3.2代码开发3.2.1VO设计3.2.2Controller层3.2.3Service层接口3.2.4Service层实现类3.2.5Mapper层3.3功能测试4.订单统计4.1需求分析和设计4.1.1产品原型4.1.2接口设计4.

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文章目录系统环境1.Windows安装Elasticsearch2.本地访问Elasticsearch3.Windows安装Cpolar4.创建Elasticsearch公网访问地址5.远程访问Elasticsearch6.设置固定二级子域名Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索和分析引擎，它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎，具有HTTPWeb接口和无模式JSON文档,同时也是是一个非常强大的工具，可以用于各种用途，例如日志分析、搜索引擎、安全分析等等。远程连接的好处在于可以让用户从远程位置访问Elasticsearch集群，这样可以方便地进行数据查询和管理。具体

导读：随着360企业安全浏览器用户规模的不断扩张，浏览器短时间内会产生大量的日志数据。为了提供更好的日志数据服务，360企业安全浏览器设计了统一运维管理平台，并引入ApacheDoris替代了Elasticsearch，实现日志检索与报表分析架构的统一，同时依赖Doris优异性能，聚合分析效率呈数量级提升、存储成本下降60%…为日志数据的可视化和价值发挥提供了坚实的基础。作者｜360企业安全浏览器刘子健近年来，随着网络攻击和数据泄露事件的增加，使得浏览器安全问题变得更加紧迫和严峻。漏洞一旦被利用，一个简单的链接就能达到数据渗透的目的，而传统浏览器在安全性和隐私保护方面存在一些限制，无法满足政企

1.向量数据存储  Elasticsearch支持向量数据类型，可以通过dense_vector字段类型来存储固定长度的浮点数数组，这些数组通常代表向量。这种类型的字段可以用于机器学习模型的特征向量存储。创建带有向量字段的索引PUT/my_index{"mappings":{"properties":{"my_vector":{"type":"dense_vector","dims":3//向量的维度大小。当index为true时，不能超过1024；当index为false时，不能超过2048。},"my_text":{"type":"keyword"}}}}  在这个例子中，我们创建了一个名

springboot动态导出pdf原理是通过freemarker插入数据到html模版里面，html你就叫前端帮你写好，他不写你就告诉你主管让他叫他写，你只管往预留的位置插入数据就行，然后通过itextpdf会将准备好html文件转成PDF。1、准备依赖dependency>groupId>com.itextpdfgroupId>artifactId>html2pdfartifactId>version>4.0.3version>dependency>dependency>groupId>org.freemarkergroupId>artifactId>freemarkerartifactId