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指纹处理器

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计算文档内容的哈希值。您可以将此哈希值用于内容指纹识别。

表19. 指纹选项

名称	必需	默认值	描述
`字段`	是	不适用	要包含在指纹中的字段数组。对于对象，处理器会同时对字段键和值进行哈希处理。对于其他字段，处理器仅对字段值进行哈希处理。
`目标字段`	否	`指纹`	指纹的输出字段。
`盐`	否	<无>	哈希函数的盐值。
`方法`	否	`SHA-1`	用于计算指纹的哈希方法。必须是 `MD5`、`SHA-1`、`SHA-256`、`SHA-512` 或 `MurmurHash3` 之一。
`忽略缺失`	否	`假`	如果为 `true`，则处理器会忽略任何缺少的 `字段`。如果所有字段都缺失，则处理器将静默退出，而不会修改文档。
`描述`	否	-	处理器的描述。用于描述处理器的用途或其配置。
`如果`	否	-	有条件地执行处理器。请参阅有条件地运行处理器。
`忽略失败`	否	`假`	忽略处理器的失败。请参阅处理管道故障。
`失败时`	否	-	处理处理器的失败。请参阅处理管道故障。
`标签`	否	-	处理器的标识符。对于调试和指标很有用。

示例编辑

以下示例说明了指纹处理器的用法

response = client.ingest.simulate(
  body: {
    pipeline: {
      processors: [
        {
          fingerprint: {
            fields: [
              'user'
            ]
          }
        }
      ]
    },
    docs: [
      {
        _source: {
          user: {
            last_name: 'Smith',
            first_name: 'John',
            date_of_birth: '1980-01-15',
            is_active: true
          }
        }
      }
    ]
  }
)
puts response

POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "fingerprint": {
          "fields": ["user"]
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "user": {
          "last_name": "Smith",
          "first_name": "John",
          "date_of_birth": "1980-01-15",
          "is_active": true
        }
      }
    }
  ]
}

产生以下结果

{
  "docs": [
    {
      "doc": {
        ...
        "_source": {
          "fingerprint" : "WbSUPW4zY1PBPehh2AA/sSxiRjw=",
          "user" : {
            "last_name" : "Smith",
            "first_name" : "John",
            "date_of_birth" : "1980-01-15",
            "is_active" : true
          }
        }
      }
    }
  ]
}

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