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使用 Elastic 中的 OpenTelemetry 为 Nginx 实现端到端分布式追踪的实用指南作者：来自 Elastic Frederic Maussion使用 OpenTelemetry 跟踪模块为 Nginx 进行埋点，并将 spans 导出到 Elastic Observability 的 APM，实现完整的端到端分布式追踪。

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JINA AI 与 Elasticsearch 的集成Jina AI现在是 Elastic 的一部分，将其高性能多语言和多模态搜索 AI 带入 Elasticsearch 强大的数据存储、检索和索引能力。Jina AI 模型可以通过公共 API 与 Elasticsearch 集成，测试可获得 1000 万个免费 tokens。

es searchSourceBuilder.trackTotalHits(true)；的作用核心含义与作用这行代码是 Elasticsearch Java 客户端（Rest High Level Client）中的关键配置，用于让 Elasticsearch 返回精准的搜索结果总命中数，而非默认的近似值。先理解默认行为（为什么需要这个配置） Elasticsearch 为了提升查询性能，默认不会返回精准的总命中数：当匹配的文档数较少（比如 < 10000 条），可能返回近似值；当匹配的文档数超过 10000 条时，默认只返回 10000（或显示 10000+），不会计算真实的总条数。这

Linux 下部署es+nebula(附带内网部署方式)仅记录学习过程，有问题欢迎讨论接上文windows下，贴一个实测可用的在linux下部署nebula+es的流程。由于可能要去客户内部部署（无外网），所以包都得自己提前准备好。

一个向上的运维者

实战解析｜EFK 日志系统数据同步问题全解（附核心配置模板）在云原生和分布式架构中，EFK（Fluentd+Elasticsearch+Kibana）作为主流的日志采集分析系统，被广泛应用于日志的采集、存储与可视化。但在生产环境中，由于网络波动、组件故障、负载过高、配置不合理等问题，极易出现数据丢失、重复、延迟、可视化不同步等数据同步问题，直接影响日志的完整性和可分析性。本文将从 EFK 各组件协同的角度，拆解数据同步的核心痛点，给出从采集、传输、存储到可视化的全链路解决方案，并附上可直接复用的核心配置模板，助力开发者快速解决生产环境中的 EFK 数据同步问题。

分享一个git日常开发流程分享一个使用git的工作流程：每天上班之前从远程仓库更新master分支到本地开发分支，每天下班前提交代码到远程开发分支，定期将测试后的远程开发分支跟master分支合并。下面用一个流程图来展示整个流程的全貌：

Windows 下往 Elasticsearch 添加数据Windows 下往 Elasticsearch 添加数据，只有这 4 种正经方式：我按你当前阶段，从最合理到最不该用的顺序讲。

咕叽咕叽的汪

Es/Kibana7.17.9中数据迁移到openSearch3.4.0【DockerDesktop模拟】本文介绍如何在 Windows 环境下，通过 Docker Desktop 搭建 Elasticsearch 与 Kibana，模拟数据迁移，包括索引结构、索引数据以及 Kibana 的 Index Pattern 的迁移。

Elasticsearch 高频面试题（高级 Java 开发版）Elasticsearch 是什么？和传统关系型数据库（MySQL）的核心区别是什么？ES 的核心组件（Index、Type、Document、Shard、Replica）分别是什么？Type 为什么在 7.x 被废弃？

基于 Elasticsearch 实现排序沉底与前置的方法解析在搜索业务场景中，经常需要根据特定字段调整排序评分，从而实现目标结果前置（置顶）或非目标结果后置（沉底）的需求。以商机管理的“扫街拓客”场景为例，当寻找目标商户时，核心筛选维度包括：距离远近、GMV 潜力大小、被跟进次数多少。从策略设计来看，距离远近的权重应高于 GMV 潜力——优先选择就近可拜访的商户；在距离相近的前提下，再优先筛选 GMV 潜力更大的商户。

认识es的多个维度我们认识ES，认识到什么程度，会用到什么程度才算真正的认识呢。我想我们可以从这几个角度去认识es 1.部署的角度 2.dsl，创建json格式，创建mapping，映射 3.springboot兼容es，使用java操作es 4.实际项目中es的具体接口。

如何自动提取Git指定时间段的修改文件？Win/Linux双平台解决方案因为 powershell执行的ps1 文件环境有点复杂没有写,cmd够用了

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Elastic：DevRel 通讯 — 2026 年 1 月作者：来自 Elastic DevRel team来自 Elastic DevRel 团队的问候！在本期通讯中，我们介绍了首批 Elastic Jina models、免费按需培训、最新博客和视频，以及即将举办的活动。

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jina-embeddings-v3 现已在 Elastic Inference Service 上可用作者：来自 Elastic Sean Handley 及 Ranjana Devaji亲身体验 Elasticsearch：深入了解我们的示例 notebooks，开始免费的 cloud 试用，或立即在本地机器上试用 Elastic。

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使用 jina-embeddings-v3 和 Elasticsearch 进行多语言搜索在本教程中，我们将使用 jina-embeddings-v3 text embedding 模型，通过 Elastic Cloud APIs 构建一个多语言语义搜索系统。

【Git】多人协作二（不同分支下）一般情况下，如果有多需求需要多人同时进行开发，是不会在一个分支上进行多人开发，而是一个需求或一个功能点就要创建一个 feature 分支。

springAi集成es向量库然后就可以看官网示例进行rag相关操作了比如：

Elasticsearch（7.x）Elasticsearch（简称 ES）是一个开源的、分布式的、高度可扩展的搜索和分析引擎。ES 经常与 Logstash（数据收集和处理管道）和 Kibana（数据可视化）一起使用，组成著名的 ELK Stack（现在官方称为 Elastic Stack），能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。

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Elasticsearch：Jina Reranker v3现代搜索pipelines 很少直接从检索中返回最终答案。即使你的 search 系统由高质量的索引或语义检索方法驱动，前几名结果中仍可能包含相关但不一定是最佳答案的候选内容。

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Elasticsearch：Jina Reader从网页和文档中提取可用文本比看起来更具挑战性。HTML 页面将有意义的内容与布局元素、脚本、广告和样式规则混合在一起，而 PDF 文件则围绕打印逻辑进行结构化，而非自然的文本流。如果没有可靠的方法来解析这些格式，即使是简单的提取也可能变得不一致且难以自动化。