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数据摄入 API

在这篇教程中，我们将介绍如何使用 Ingest API 向 Quickwit 发送数据。

要跟随这篇教程，您需要有一个本地的 Quickwit 实例正在运行。

要启动它，请在终端中运行 ./quickwit run。

Create an index(创建索引)​

首先，我们创建一个无模式的索引。

# Create the index config file.
cat << EOF > stackoverflow-schemaless-config.yaml
version: 0.7
index_id: stackoverflow-schemaless
doc_mapping:
  mode: dynamic
indexing_settings:
  commit_timeout_secs: 30
EOF
# Use the CLI to create the index...
./quickwit index create --index-config stackoverflow-schemaless-config.yaml
# Or with cURL.
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/yaml' 'http://localhost:7280/api/v1/indexes' --data-binary @stackoverflow-schemaless-config.yaml

Ingest data(摄取数据)​

让我们先下载 StackOverflow 数据集的一个样本。

# Download the first 10_000 Stackoverflow posts articles.
curl -O https://quickwit-datasets-public.s3.amazonaws.com/stackoverflow.posts.transformed-10000.json

您可以使用命令行界面或 cURL 来发送数据。命令行界面对于发送几 GB 的数据更为方便，因为当 Ingest 队列已满时，Quickwit 可能会返回 429 响应。在这种情况下，Quickwit 命令行界面将自动重试发送。

# Ingest the first 10_000 Stackoverflow posts articles with the CLI...
./quickwit index ingest --index stackoverflow-schemaless --input-path stackoverflow.posts.transformed-10000.json --force

# OR with cURL.
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' 'http://localhost:7280/api/v1/stackoverflow-schemaless/ingest?commit=force' --data-binary @stackoverflow.posts.transformed-10000.json

Execute search queries(执行搜索查询)​

现在您可以对索引进行搜索了。

curl 'http://localhost:7280/api/v1/stackoverflow-schemaless/search?query=body:python'

Tear down resources(清理资源:可选)​

curl -XDELETE 'http://localhost:7280/api/v1/indexes/stackoverflow-schemaless'

至此完成了教程。现在您可以继续阅读下一教程，了解如何从 Kafka 发送数据。