elasticsearch Store Plugins 存储插件

Elasticsearch 中的存储插件是用于控制文档如何存储在磁盘上的组件。存储插件允许你存储完整文档、只存储文档的 ID，或者根据自己的需求进行自定义存储。常见的存储插件包括 SimpleFs、NioFs，还有本地存储插件 Local Storage Plugin。此外，Elasticsearch 还提供了 Azure 和 GCP 存储插件等云平台专用的存储插件，方便在不同的云平台上进行使用。

相关问题

Elasticsearch 需要安装插件吗

Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，它提供了丰富的功能，但有时可能需要额外的插件来扩展其核心功能。确实，Elasticsearch 支持安装各种插件，这些插件可以用来实现日志分析、图形可视化、实时分析等多种功能。

1. 插件安装：在 Elasticsearch 安装后，通常可以直接从 Elasticsearch Plugin Repository（插件仓库）下载和安装官方或第三方插件。使用 `elasticsearch-plugin install` 命令可以轻松完成这个过程。

2. 动态加载：对于一些小规模或临时使用的插件，可以在启动 Elasticsearch 时指定--plugin参数，让插件动态加载。

3. 管理界面：例如 Kibana，是 Elasticsearch 家族的一员，作为一个独立的插件提供可视化和探索数据的能力，但也可以通过单独安装 Kibana 并配置与 Elasticsearch 的集成来使用。

相关问题--
1. Elasticsearch 官方提供的哪些插件常用？
2. 如何在 Elasticsearch 中卸载已安装的插件？
3. Kibana 和 Elasticsearch 的关系是什么？

elasticsearch kibana 深度学习插件

目前，Elasticsearch和Kibana并没有官方的深度学习插件。但是，你可以使用其他工具来将深度学习模型与Elasticsearch和Kibana集成。以下是一些可供参考的工具：

1. Open Distro for Elasticsearch：Open Distro for Elasticsearch是Amazon开发的Elasticsearch分支，它包含了一些与深度学习有关的插件，比如Anomaly Detection和KNN。这些插件可以用于检测异常和进行相似性搜索。

2. TensorFlow on Elasticsearch：这是一个开源项目，它将TensorFlow与Elasticsearch集成，使得你可以在Elasticsearch上训练和部署深度学习模型。该项目提供了一个Python库，可以轻松地将TensorFlow模型转换为Elasticsearch索引。

3. ElasticDL：这是一个由Elasticsearch和Kibana开发的深度学习框架，它可以在Elasticsearch集群中分布式地训练和部署模型。它支持TensorFlow和PyTorch等流行的深度学习框架。

总之，虽然目前没有官方的深度学习插件，但是Elasticsearch和Kibana的灵活性使得它们可以与其他工具无缝集成。你可以选择使用上述工具，或者根据自己的需求开发自己的插件。