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向量数据库 Milvus 版

向量数据库 Milvus 版

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数据迁移
创建工作流
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创建工作流
向量数据库 Milvus 版支持数据迁移,您可以通过工作流将其他数据源中的存量数据迁移至向量数据库 Milvus 版。本文介绍如何创建工作流。​
前提条件​
  • 已创建 Milvus 实例、Flink 项目和 Flink 资源池,且 Milvus 实例与 Flink 资源池在同一私有网络中。具体操作,请参见创建实例、导入项目和创建资源池。​
  • 如数据迁移来源为 Kafka,需创建 Kafka 实例并获取接入点,且 Kafka 实例与 Milvus 实例需在同一私有网络中。具体操作,请参见创建实例和查看接入点。​
  • 如需添加 Embedding Transform 节点,Flink 项目需开启公网访问。具体操作,请参见 Flink 访问公网。​
操作步骤​
  1. 在顶部导航栏,选择需要创建工作流的项目和地域。​
  1. 在左侧导航栏,选择数据迁移,然后单击创建工作流。​
  1. 在选择 Source 类型对话框中,选择数据迁移来源,然后单击去创建。​
说明​
当前数据迁移来源支持 Kafka、TOS、自建 Milvus 和 Viking DB。选择自建 Milvus 或 Viking DB 将跳转至数据库传输服务 DTS 创建同步任务。具体操作,请参见同步至火山引擎版 Milvus。​
  1. 在创建工作流页面中,配置以下参数。​
  • ​
    参数​
    子参数​
    说明​
    基本信息​
    ​
    ​
    工作流名称​
    ​
    输入工作流的名称。命名规则如下:​
    • 长度为 4~128 个字符。​
    • 必须以字母或数字开头和结尾。​
    • 只能包含字母、数字,下划线(_)和中划线(-)。​
    备注(可选)​
    ​
    输入工作流的备注,最多支持 128 个字符。​
    工作流​
    说明​
    在工作流中配置各节点。工作流默认包含 Source 和 Destination 两个节点,分别为起点和终点。您还可以单击 Add Transform 添加最多 5 个 Transform 节点。​
    ​
    ​
    Source​
    Kafka​
    在类型下拉列表中选择 Kafka,然后配置以下字段。​
    • Kafka Instance:在下拉列表中选择要迁移的 Kafka 实例。如需创建新的 Kafka 实例,请参见创建实例。​
    • Kafka Topic:在下拉列表中选择要迁移的 Kafka 消息主题。如需创建新的 Kafka 消息主题,请参见创建 Topic。​
    • Bootstrap Servers:输入 Kafka 实例的接入点 IP 地址。获取接入点 IP 地址的方式,请参见查看接入点。​
    • Consumer Group:输入 Kafka 实例的消费组。获取消费组的方式,请参见查看 Group 详情。如果 Kafka 实例没有开启自动创建 Group 功能,则需要在 Kafka 实例中手动创建消费组。具体操作,请参见创建 Group。​
    • 高级配置(可选):您还可以使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    • ​
      {​
      # 指定数据 schema 告知数据来源如何将数据解析为想要的行。​
      "schema": {​
      "fields": {​
      "id": "int",​
      "age": "int",​
      "name": "string",​
      "description": "string"​
      },​
      "primaryKey": {​
      "name": "id",​
      "columnNames": [​
      "id"​
      ]​
      }​
      },​
      "kafka.config": {​
      # Kafka 消费者客户端 ID。​
      "client.id": "kafka2milvus_client",​
      # 最大拉取数据条数。​
      "max.poll.records": 500,​
      # 当不存在消费 offset 时的消费位点策略。​
      "auto.offset.reset": "earliest",​
      # 是否开启 offset 自动提交。​
      "enable.auto.commit": "true",​
      # Kafka 接入点认证协议。获取方式请参见使用 PLAINTEXT 接入点连接实例。​
      "sasl.mechanism":"PLAIN"​
      },​
      # 数据格式。​
      "format": "json",​
      # 消费者的初始消费模式。​
      "start_mode": "earliest"​
      }​
      ​
    ​
    TOS​
    在类型下拉列表中选择 TOS,然后配置以下字段。​
    • Bucket:选择 TOS 存储桶。如需创建新的 TOS 存储桶,请参见创建存储桶。​
    • Path:选择 TOS 存储桶中的文件或者目录,选择目录时支持使用 file_filter_pattern 选项过滤文件。​
    • Endpoint:输入 TOS 存储桶的访问域名。获取访问域名的方式,请参见查看桶详情。​
    • Credentials Providers:凭证提供方。当前固定为 org.apache.hadoop.fs.s3a.SimpleAWSCredentialsProvider。​
    • File Format:在下拉列表中选择文件格式。当前支持 text、csv、parquet、orc、json、excel、xml 和 binary 格式。​
    • 高级配置(可选):您还可以使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    • ​
      {​
      # 指定数据 schema 告知数据来源如何将数据解析为想要的行。​
      "schema": {​
      "fields": {​
      "id": "int",​
      "age": "int",​
      "name": "string",​
      "description": "string"​
      },​
      "primaryKey": {​
      "name": "id",​
      "columnNames": [​
      "id"​
      ]​
      }​
      }​
      }​
      ​
    Destination​
    ​
    数据迁移目的地。当前固定为 Milvus,需配置以下字段。​
    • 实例类型:选择 Dedicated 或 Serverless。​
    • Milvus 实例:在下拉列表中选择要将数据迁移到的 Milvus 实例。如需创建新的 Milvus 实例,请参见创建实例。​
    • URL :显示 Milvus 实例的访问地址,不可修改。​
    • Token:输入 Milvus 实例的账号和密码,用 : 分隔。​
    • Database:输入要将数据迁移到的库名。​
    • Collection:输入要将数据迁移到的集合名。​
    • 高级配置(可选):您还可以使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    • ​
      {​
      # 是否开启自动 ID​
      "enable_auto_id": true,​
      # 批量写入大小​
      "batch_size": 1000,​
      # schema 保存模式​
      "schema_save_mode": "RECREATE_SCHEMA",​
      # 数据保存模式​
      "data_save_mode": "APPEND_DATA",​
      # 自动创建索引,默认 false​
      "create_index": true,​
      # 自动加载集合,默认 false​
      "load_collection": true​
      }​
      ​
    Transform(可选)​
    LLM​
    在下拉列表中选择 LLM,然后配置以下字段。​
    • Model Provider:在下拉列表中选择 LLM 模型提供方。​
    • Model:输入 LLM 模型名称,例如 doubao-seed-1-6-251015。​
    • API Key:输入用于调用 LLM 模型的 API Key。​
    • Prompt:输入告知 LLM 模型期望结果的提示词。​
    • Output Column:输入 LLM 模型的输出列。​
    • 高级配置(可选):您还可以使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    • ​
      {​
      # 指定输入数据中的哪些字段值用作模型的输入,例如以下是将 name 字段值作为输入。​
      "inference_columns": ["name"]​
      }​
      ​
    ​
    Embedding​
    在下拉列表中选择 LLM,然后配置以下字段。​
    • Model Provider:在下拉列表中选择 Embedding 模型提供方。​
    • Model:输入 Embedding 模型名称,例如 doubao-seed-1-6-251015。​
    • API Key:输入用于调用 Embedding 模型的 API Key。​
    • 高级配置:您还可以使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    • ​
      { ​
      # 原始字段和向量字段的映射,将使用原始字段的值 Embedding 后作为向量字段的值​
      "vectorization_fields": {​
      "description_vector": "description"​
      }​
      }​
      ​
    说明​
    Embedding 节点支持配置豆包多模态向量化模型,可对文本、图片、视频进行多个数据进行混排多模态向量化。详细信息,请参见多模态数据向量化。​
    ​
    Field Mapper​
    在下拉列表中选择 FieldMapper,然后使用代码进行高级配置。单击字段可在右侧查看字段详细说明。配置示例如下。​
    ​
    {​
    # 映射字段, 以下配置将数据中的 age 字段修改为 real_age 字段。未配置的字段将被滤不再向后传递。​
    "field_mapper": {​
    "id": "id",​
    "age": "real_age",​
    "name": "name",​
    "description": "description"​
    },​
    }​
    ​
    作业模式​
    ​
    选择 BATCH 或 STREAMING。​
    Flink 资源池​
    ​
    ​
    私有网络​
    ​
    固定为当前 Milvus 实例所在的私有网络,不可修改。​
    Flink 项目​
    ​
    在下拉列表中选择所属的项目。如需创建新的项目,请参见新建项目。​
    Flink 资源池​
    ​
    在下拉列表中使用的 Flink 资源池。如需创建新的资源池,请参见创建资源池。​
    Flink 高级配置​
    ​
    ​
    并行度​
    ​
    输入任务全局并发数,默认值为 4。​
    单个 TaskManager CPU 数​
    ​
    在下拉列表中选择单个 TaskManager 的 CPU 核数,默认值为 1。​
    单个 TaskManager 内存大小​
    ​
    在下拉列表中选择单个 TaskManager 的内存大小,选项将根据您设置的 CPU 核数自动调整。​
    单个 TaskManager slot 数​
    ​
    单个 TaskManager 的 Slot 数量,默认值为 4。​
    JobManager CPU 数​
    ​
    JobManager 的 CPU 核数,默认值为 1。​
    JobManager 内存大小​
    ​
    JobManager 的内存大小,选项将根据您设置的 CPU 核数自动调整。​
    ​
  1. 根据需要单击仅创建或创建并启动。 ​
  • 仅创建:仅创建工作流,不实际运行。创建后,系统会返回数据迁移页面,工作流显示为初始化状态。可在工作流列表中,单击目标工作流操作列下的启动来启动数据迁移工作流。 ​
  • 创建并启动:完成创建并开始运行数据迁移工作流。​
最近更新时间:2026.08.27 17:54:25
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