cloudwatch-logs-subscription-consumer 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
cloudwatch-logs-subscription-consumer 是一个开源项目,它基于 Amazon Kinesis Connector Library 开发,用于将 Amazon CloudWatch Logs 的数据实时传输到其他系统中。该项目提供了一个专门化的 Amazon Kinesis stream reader,可以帮助用户通过 CloudWatch Logs Subscription Filter 实现数据的实时传输。当前版本支持 Elasticsearch 和 Amazon S3 作为内置的连接器,同时也支持通过 Amazon Kinesis Connector Library 框架扩展支持其他目的地。
该项目的主要编程语言是 Java。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Amazon Kinesis Connector Library: 用于处理 Amazon Kinesis 数据流的一个开源库。
 - Elasticsearch: 一个分布式、RESTful 搜索和分析引擎,适用于处理大量的数据。
 - Amazon S3: Amazon 的简单存储服务,用于存储和检索任意数量的数据。
 - CloudFormation: Amazon Web Services 提供的一种基础设施即代码服务,可以用来创建和管理 AWS 资源。
 - Kibana: 一个开源的数据可视化和分析工具,常与 Elasticsearch 一起使用。
 
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装前,请确保您已经满足以下条件:
- 安装了 Java 开发环境。
 - 安装了 Maven,用于构建和管理 Java 项目。
 - 具有访问 AWS 服务(如 CloudWatch Logs、Kinesis、EC2、S3 等)的权限。
 - 创建了一个 AWS CloudWatch Logs 组,并配置了相关的日志数据。
 
安装步骤
- 
克隆项目仓库
打开终端或命令提示符,执行以下命令以克隆项目仓库:
git clone https://github.com/amazon-archives/cloudwatch-logs-subscription-consumer.git - 
构建项目
进入项目目录,使用 Maven 构建项目:
cd cloudwatch-logs-subscription-consumer mvn clean install - 
配置 CloudFormation 模板
在项目目录中,有一个 CloudFormation 模板文件
configuration/cloudformation/cwl-elasticsearch.template。根据您的具体需求,修改模板中的参数,如实例类型、Elasticsearch 集群配置等。 - 
部署 CloudFormation 堆栈
使用 AWS Management Console、AWS CLI 或其他工具部署 CloudFormation 堆栈。以下是一个使用 AWS CLI 的示例命令:
aws cloudformation create-stack --stack-name MyStack --template-body file://configuration/cloudformation/cwl-elasticsearch.template --capabilities CAPABILITY_IAM请确保替换
MyStack为您的堆栈名称,并根据需要调整模板文件的路径。 - 
验证安装
一旦 CloudFormation 堆栈创建完成,导航到 Outputs 选项卡以获取 Elasticsearch 和 Kibana 的 URL。使用这些 URL 访问 Elasticsearch 集群和 Kibana 仪表板,验证安装是否成功。
 
以上就是 cloudwatch-logs-subscription-consumer 的安装和配置教程。按照上述步骤操作,您应该能够成功部署该项目并开始使用它来处理您的 Amazon CloudWatch Logs 数据。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00