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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": {

            "max_num_segments": 1

          }

        }

      },

      "cold": {

        "min_age": "60d",

        "actions": {

          "searchable_snapshot": {

            "snapshot_repository": "found-snapshots"

          }

        }

      },

      "frozen": {

        "min_age": "90d",

        "actions": {

          "searchable_snapshot": {

            "snapshot_repository": "found-snapshots"

          }

        }

      },

      "delete": {

        "min_age": "735d",

        "actions": {

          "delete": {}

        }

      }

    }

  }

}

```

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步骤 2：创建组件模板（Component Templates）

组件模板是用于定义索引模板的构建块，通常包含映射（mappings）和索引设置（settings）。组件模板可以被多个索引模板复用，提高配置的灵活性。

• 映射组件模板：定义字段的映射，例如`@timestamp`和`message`。

• 设置组件模板：定义索引的生命周期策略和其他设置。

示例组件模板：

```json

PUT _component_template/my-mappings

{

  "template": {

    "mappings": {

      "properties": {

        "@timestamp": {

          "type": "date",

          "format": "date_optional_time||epoch_millis"

        },

        "message": {

          "type": "wildcard"

        }

      }

    }

  },

  "_meta": {

    "description": "Mappings for @timestamp and message fields"

  }

}

 

PUT _component_template/my-settings

{

  "template": {

    "settings": {

      "index.lifecycle.name": "my-lifecycle-policy"

    }

  },

  "_meta": {

    "description": "Settings for ILM"

  }

}

```

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步骤 3：创建索引模板（Index Template）

索引模板用于定义数据流的结构，包括索引模式、组件模板和数据流配置。索引模板必须启用数据流，并指定与数据流名称匹配的索引模式。

示例索引模板：

 

```json

PUT _index_template/my-index-template

{

  "index_patterns": ["my-data-stream*"],

  "data_stream": {},

  "composed_of": ["my-mappings", "my-settings"],

  "priority": 500,

  "_meta": {

    "description": "Template for my time series data"

  }

}

```

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步骤 4：创建数据流

数据流可以通过以下两种方式创建：

1. 自动创建：通过向数据流名称发送索引请求来自动创建数据流。

2. 手动创建：使用`PUT _data_stream/<name>`API 显式创建数据流。

示例：

 

```json

PUT my-data-stream/_bulk

{ "create": {} }

{ "@timestamp": "2099-05-06T16:21:15.000Z", "message": "192.0.2.42 - - [06/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /images/bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736" }

```

 

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步骤 5：保护数据流

使用索引权限控制对数据流的访问。授予对数据流的权限等同于授予对其后端索引的相同权限。

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步骤 6：管理数据流

• 获取数据流信息：使用`GET _data_stream/<name>`API 获取数据流的详细信息。

• 删除数据流：使用`DELETE _data_stream/<name>`API 删除数据流及其后端索引。

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3.数据流的优势

• 自动化管理：通过 ILM 策略自动处理索引的生命周期。

• 灵活的查询：支持对所有后端索引的统一查询。

• 高效存储：通过压缩和快照功能优化存储成本。

• 无缝集成：与 Elastic Stack 的其他组件（如 Kibana、Logstash）无缝集成。

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4.注意事项

• 数据流的名称必须与索引模板中的索引模式匹配。

• 数据流的生命周期策略必须在索引模板中指定。

• 数据流的后端索引是隐藏的，用户不能直接对其进行操作。

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通过以上步骤，您可以高效地设置和管理 Elasticsearch 中的数据流，从而更好地处理大规模时间序列数据。

在 Elasticsearch 中，数据流（Data Stream）的访问控制是通过索引权限（Index Privileges）实现的。这种机制确保了对数据流的访问权限管理既灵活又安全。以下是关于如何使用索引权限控制对数据流的访问，以及授予数据流权限与授予其后端索引权限之间的关系的详细说明：

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1.数据流与后端索引的关系
数据流是一个逻辑结构，用于管理时间序列数据。它通过一个或多个后端索引来存储数据。这些后端索引是隐藏的，用户通常不会直接与它们交互。相反，所有对数据流的操作（如写入、查询）都会自动映射到相应的后端索引。

由于数据流的后端索引是隐藏的，直接管理这些索引的权限是不现实的。因此，Elasticsearch 提供了一种机制，允许通过管理数据流的权限来间接控制对后端索引的访问。

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2.索引权限的作用
Elasticsearch 提供了多种索引权限，用于控制用户对索引的操作。这些权限包括：

• `read`：允许用户读取索引中的数据。

• `write`：允许用户向索引中写入数据。

• `delete`：允许用户删除索引中的文档。

• `create_index`：允许用户创建新的索引。

• `delete_index`：允许用户删除索引。

• `manage`：允许用户管理索引的设置（如生命周期策略）。

对于数据流，这些权限同样适用。当您授予用户对数据流的某种权限时，Elasticsearch 会自动将这些权限映射到数据流的后端索引。

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3.授予数据流权限
要授予用户对数据流的权限，可以通过角色（Role）和角色映射（Role Mapping）来实现。角色定义了用户可以执行的操作，而角色映射将角色分配给用户或用户组。

示例：授予对数据流的读写权限
假设您有一个数据流`my-data-stream`，并希望授予用户`john_doe`对该数据流的读写权限。以下是具体步骤：

1. 创建角色：定义角色的权限。

```json
   PUT /_security/role/my_data_stream_role
   {
     "indices": [
       {
         "names": ["my-data-stream"],
         "privileges": ["read", "write"]
       }
     ]
   }
   ```

2. 映射角色到用户：将角色分配给用户。

```json
   PUT /_security/user/john_doe
   {
     "roles": ["my_data_stream_role"]
   }
   ```

权限的传递
当用户`john_doe`被授予对`my-data-stream`的读写权限时，Elasticsearch 会自动将这些权限映射到数据流的后端索引。这意味着：

• 用户可以读取和写入数据流中的数据。

• 用户可以读取和写入数据流的后端索引中的数据。

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4.权限的等价性
授予用户对数据流的权限等同于授予其后端索引的相同权限。这种等价性体现在以下几个方面：

• 读取权限：用户可以查询数据流中的数据，这等同于查询后端索引中的数据。

• 写入权限：用户可以向数据流中写入数据，这等同于向后端索引写入数据。

• 删除权限：用户可以删除数据流中的文档，这等同于删除后端索引中的文档。

• 管理权限：用户可以管理数据流的设置（如生命周期策略），这等同于管理后端索引的设置。

这种设计使得用户无需直接与后端索引交互，同时确保了权限管理的一致性和安全性。

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5.注意事项

• 数据流的隐藏性：后端索引是隐藏的，用户无法直接访问或管理它们。所有操作都通过数据流的 API 进行。

• 权限的粒度：虽然数据流的权限会映射到后端索引，但您仍然可以通过更细粒度的权限控制（如字段级权限）来进一步限制用户对数据的访问。

• 角色管理：建议通过角色管理权限，而不是直接为用户分配权限。这样可以更灵活地管理权限，并减少管理成本。

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总结
在 Elasticsearch 中，通过索引权限控制对数据流的访问是一种高效且安全的方法。授予用户对数据流的权限等同于授予其后端索引的相同权限。这种机制不仅简化了权限管理，还确保了数据流和后端索引的一致性。通过合理配置角色和权限，您可以灵活地控制用户对数据流的访问，同时保护数据的安全性。