Elasticsearch Curator v8.0.18发布:全面兼容Elasticsearch 7.x系列的重大更新
Elasticsearch Curator是一个用于管理Elasticsearch索引的强大工具,它可以帮助用户自动化执行日常的索引管理任务,如创建、优化等操作。最新发布的Curator v8.0.18版本带来了一个重要的改进:全面兼容Elasticsearch 7.14.x及更高版本,这对于仍在使用Elasticsearch 7.x系列的用户来说是一个重大利好。
版本兼容性扩展
Curator v8.0.18通过升级其依赖的es_client库至8.17.2版本,实现了对Elasticsearch 7.14.x及更高版本的全面支持。经过严格测试,该版本已确认可以与Elasticsearch v7.14.0、v7.14.2、v7.17.7、v7.17.25和v7.17.27等版本完美配合工作。虽然由于M系列处理器上的JVM问题(OpenJDK 16至19之间的版本存在兼容性问题)导致无法在MacBook Pro上测试v7.15.x至v7.17.6版本,但由于7.14和7.17系列之间没有影响Curator的API变更,我们有理由相信这些版本也能正常工作。
系统索引默认排除
新版本中,Curator默认会排除系统索引,这一改进增强了操作的安全性。默认排除的系统索引模式包括:
-.kibana*,-.security*,-.watch*,-.triggered_watch*,-.ml*,-.geoip_databases*,-.logstash*,-.tasks*
这一变更减少了意外操作系统索引的风险,特别适合在生产环境中使用。
功能增强
在测试过程中,开发团队发现了一个与恢复功能相关的重要问题。原先的恢复操作类要求用户提供确切的索引名称来进行恢复,而实际上Elasticsearch的恢复API支持使用多目标语法(逗号分隔的模式)来选择和取消选择索引。虽然这种模式匹配功能并未明确禁止使用,但由于无法正确验证和匹配模式而非精确名称,导致功能存在缺陷。
为解决这一问题,开发团队在helpers.utils模块中新增了三个关键函数:
- multitarget_match:用于多目标模式匹配
- multitarget_fix:用于修复多目标模式
- regex_loop:提供正则表达式循环支持
现在,Restore类在其_get_expected_output方法中调用multitarget_match来从列表对象中获取名称,这使得使用模式匹配成为可能,相关测试也已更新以确保这一功能的可靠性。
代码质量提升
本次发布还包含了大量代码风格改进,使其更加符合PEP8规范。这些改进包括:
- 大量注释和代码换行的优化
- 集成测试的相应更新
- 在curator.defaults中新增了VERSION_MAX和VERSION_MIN常量,用于版本兼容性检查(VERSION_MIN设置为7.14.0)
日期数学功能修复
开发团队还修复了包含冒号的日期模式(datemath)的集成测试问题。过去由于Elasticsearch将冒号字符评估为远程索引的潜在指示符,导致这一问题。该问题已在Elasticsearch 8.7.0版本中得到修复。
迁移注意事项
虽然Curator v8可以使用v7版本的动作配置文件,但客户端配置文件需要进行调整。文档中详细说明了这些语法差异,用户在升级时应当仔细阅读相关说明以确保平滑过渡。
这一版本的发布为仍在使用Elasticsearch 7.x系列的用户提供了升级到Curator v8的机会,使他们能够享受到新版本带来的各种改进和增强功能,同时保持与现有Elasticsearch版本的兼容性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00