c# save datagridview to pdf : How to add bookmarks to pdf document Library software class asp.net winforms web page ajax cloudsearch-dg6-part1045

Deleting Amazon CloudSearch Domains Using the
The AWS SDKs (except the Android and iOS SDKs) support all of the Amazon CloudSearch actions
defined in the Amazon CloudSearch Configuration API, including DeleteDomain (p. 167). For more
information about installing and using the AWS SDKs, see AWS Software Development Kits.
Tagging Amazon CloudSearch Domains
Use Amazon CloudSearch tags to attach metadata to your search domains. AWS does not apply any
semantic meaning to your tags; tags are interpreted strictly as character strings. All tags contain the
following elements.
Tag Element
The tag key is the required name of the tag.Tag keys must be unique for the domain
to which they are attached. For a list of basic restrictions on tag keys and values, see
Tag Restrictions.
Tag key
The tag value is an optional string value of the tag.Tag values can be null and do not
have to be unique in a tag set. For example, you can have a key-value pair in a tag
set of project/Trinity and cost-center/Trinity. For a list of basic restrictions on tag keys
and values, see Tag Restrictions.
Tag value
Each Amazon CloudSearch domain has a tag set, which contains all the tags that are assigned to that
domain. AWS does not automatically set any tags on Amazon CloudSearch domains. A tag set can
contain as many as ten tags, or it can be empty. If you add a tag to an Amazon CloudSearch domain that
has the same key as an existing tag for a resource, the new value overwrites the old value.
You can use a tag key to define a category, and the tag value can be a item in that category. For example,
you could define a tag key of project and a tag value of Salix indicating that the domain is assigned
to the Salix project.You could also use tags to designate domains for test or production environments
by using keys such as environment=test and environment=production.We recommend that you
use a consistent set of tag keys to make it easier to track metadata associated with your search domains.
You also can use tags to organize your AWS bill to reflect your own cost structure and to track costs by
grouping expenses for similarly tagged resources.To do this, sign up to get your AWS account bill with
tag key values included.Then, organize your billing information according to resources with the same
tag key values to see the cost of combined resources. For example, you can tag several Amazon
CloudSearch domains with key-value pairs, and then organize your billing information to see the total
cost for each domain across several services. For more information, see Cost Allocation and Tagging in
the AWS Billing and Cost Management documentation.
Tags are cached for authorization purposes. Because of this, additions and updates to tags on
Amazon CloudSearch domains might take several minutes before they are available.
Working with Tags (Console)
Use the following procedure to create a resource tag with the Amazon CloudSearch console.
To create a tag
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Deleting Domains Using the AWS SDKs
How to add bookmarks to pdf document - add, remove, update PDF bookmarks in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Empower Your C# Project with Rapid PDF Internal Navigation Via Bookmark and Outline
add bookmarks to pdf reader; bookmarks pdf documents
How to add bookmarks to pdf document - VB.NET PDF bookmark library: add, remove, update PDF bookmarks in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Empower Your VB.NET Project with Rapid PDF Internal Navigation Via Bookmark and Outline
bookmarks in pdf reader; export bookmarks from pdf to excel
1. Go to https://aws.amazon.com and choose Sign In to the Console.
2. Under Application Services, choose CloudSearch.
3. On the navigation pane, choose your domain.
4. On the navigation pane, choose Manage tags.
5. In the Key column, enter a tag key.
6. (Optional) In the Value column, enter a tag value.
7. Choose Submit.
To delete a tag
1. Go to https://aws.amazon.com and choose Sign In to the Console.
2. Under Application Services, choose CloudSearch.
3. On the navigation pane, choose your domain.
4. On the navigation pane, choose Manage tags.
5. Next to the tag that you want to delete, choose Remove tag.
6. Choose Submit.
For more information about using the console to work with tags, see Working with the Tag Editor in the
AWS Management Console Getting Started Guide.
Working with Tags (AWS CLI)
You can create resource tags for your Amazon CloudSearch domains using the AWS CLI with the add-tags
Amazon resource name for the domain to which the tag is attached.
Set of space-separated key-value pairs in the following format:
The following example creates two tags for the logs domain:
aws cloudsearch add-tags --arn arn:aws:cs:us-east-1:1:379931976431:domain/logs
--tag-list Key=service,Value=CloudSearch Key=instances,Value=m3.2xlarge
You can remove tags from a domain using the remove-tags command.
RemoveTags --arn=<domain_arn> --tag-keys Key=<key>,Value=<value>
Amazon Resource Name (ARN) for the domain to which the tag is attached.
Set of space-separated tag keys that you want to remove from the domain.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Working with Tags (AWS CLI)
C# PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in C#.net
Bookmarks. Comments, forms and multimedia. Flatten visible layers. C#.NET DLLs: Compress PDF Document. Add necessary references: RasterEdge.Imaging.Basic.dll.
adding bookmarks to pdf; create pdf bookmarks
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
Add necessary references: how to split a PDF file into multiple ones by PDF bookmarks or outlines Split PDF Document into Multiple PDF Files Demo Code in VB.NET.
add bookmark pdf; bookmark pdf reader
The following example removes two tags from the logs domain that were created in the preceding
aws cloudsearch remove-tags --arn arn:aws:cs:us-east-1:379931976431:domain/logs
--tag-keys service instances
You can view the existing tags for a domain with the list-tags command:
list-tags --arn=<domain_arn>
Amazon Resource Name (ARN) for the domain to which the tags are at-
The following example lists all resource tags for the logs domain:
aws cloudsearch list-tags --arn arn:aws:cs:us-east-1:379931976431:domain/logs
Working with Tags (AWS SDKs)
The AWS SDKs (except the Android and iOS SDKs) support all of the actions defined in the Amazon
CloudSearch Configuration API Reference (p.149), including the AddTagsListTags and RemoveTags
commands. For more information about installing and using the AWS SDKs, see AWS Software
Development Kits.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Working with Tags (AWS SDKs)
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
Add necessary references: codes explain how to split a PDF file into multiple ones by PDF bookmarks or outlines Split PDF Document into Multiple PDF Files in C#.
pdf create bookmarks; adding bookmarks to pdf reader
VB.NET PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in vb.
Compress & decompress PDF document file while maintaining original content of target PDF document file. Remove bookmarks, annotations, watermark, page labels
create bookmark in pdf automatically; convert word to pdf with bookmarks
Controlling How Data is Indexed in
Amazon CloudSearch
You control how your data is indexed by configuring indexing options and analysis schemes for your
domain. Indexing options control how your data is mapped to index fields and what information you can
search and retrieve from the index.The data you upload must contain the same fields configured in your
domain's indexing options, and the field values must be compatible with the configured field types. Analysis
schemes control how text and text-array fields are processed during indexing by defining
language-specific stemming, stopword, and synonym options.
• Preparing Your Data for Amazon CloudSearch (p.58)
• Configuring Index Fields for an Amazon CloudSearch Domain (p.64)
• Using Dynamic Fields in Amazon CloudSearch (p.68)
• Configuring Text Analysis Schemes for Amazon CloudSearch  (p.70)
• Text Processing in Amazon CloudSearch (p.79)
Preparing Your Data for Amazon CloudSearch
You need to format your data in JSON or XML before you can upload it to your search domain for indexing.
Each item that you want to be able to receive as a search result is represented as a document. Every
document has a unique document ID and one or more fields that contain the data that you want to search
and return in results.These document fields are used to populate the index fields you configure for your
domain. For more information, see Configuring Index Fields (p.64).
Creating Document Batches (p.59) describes how to format your data. For a detailed description of the
Amazon CloudSearch JSON and XML schemas, see the Document Service API Reference (p.231).
• Mapping Document Data to Index Fields in Amazon CloudSearch (p.59)
• Creating Document Batches in Amazon CloudSearch (p.59)
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Preparing Your Data
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
Full page navigation, zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Insert and add text to any page of PDF document with defined location;
add bookmark to pdf reader; creating bookmarks in pdf documents
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
toolkit SDK, preserves all the original anchors, links, bookmarks and font How to Use C#.NET Demo Code to Convert PDF Document to HTML5 Add necessary references
pdf create bookmarks; bookmarks pdf files
Mapping Document Data to Index Fields in Amazon
To populate the fields in your index, Amazon CloudSearch reads the data from the corresponding document
fields. Every field specified in your document data must be configured in your indexing options. Documents
can contain a subset of the fields configured for the domain—every document does not have to contain
all fields. In addition, you can populate additional fields in your index by copying the data from one field
to another.This enables you to use the same source data in different ways by configuring different options
for the fields.
An array field such as text-array can contain up to 1000 values. At search time, the document is
returned as a hit if any of those values match the search query.
Creating Document Batches in Amazon
You create document batches to describe the data that you want to make searchable.When you send
document batches to a domain, the data is indexed automatically according to the domain's indexing
options.The command line tools and Amazon CloudSearch console can automatically generate document
batches from a variety of source documents.
A document batch is a collection of add and delete operations that represent the documents you want to
add, update, or delete from your domain. Batches can be described in either JSON or XML.The maximum
batch size is 5 MB.The maximum size of an individual document is 1 MB.
To get the best possible upload performance, group add and delete operations in batches that are close
to the maximum batch size. Submitting a large volume of single-document batches to the document
service can increase the time it takes for your changes to become visible in search results. If you have
a large amount of data to upload, you can send batches in parallel.The number of simultaneous uploaders
you can use depends on the search instance type.You can prescale for bulk uploads by setting the
desired instance type option for your domain. For more information, see Configuring Scaling Options (p.39).
For each document in a batch, you must specify:
• The operation you want to perform:add or delete.
• A unique ID for the document. A document ID can contain any letter or number and the following
characters: _ - = # ; : / ? @ &. Document IDs must be at least 1 and no more than 128 characters long.
• A name-value pair for each document field.To specify the value for a latlon field, you specify the
latitude and longitude as a comma-separated list; for example, "location_field":
"35.628611,-120.694152".When specifying documents in JSON, the value for a field cannot be
null. (You can, however, omit the field entirely.)
For example, the following JSON batch adds one document and deletes one document:
{"type": "add",
"id":   "tt0484562",
"fields": {
"title": "The Seeker: The Dark Is Rising",
"directors": "Cunningham, David L.",
"genres": ["Adventure","Drama","Fantasy","Thriller"],
"actors": ["McShane, Ian","Eccleston, Christopher","Conroy, Frances",
"Crewson, Wendy","Ludwig, Alexander","Cosmo, James",
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Mapping Document Data to Index Fields
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
Document Protect. You may add PDF document protection functionality into your C# program. OutLines. This class describes bookmarks in a PDF document.
pdf reader with bookmarks; bookmark a pdf file
XDoc.Excel for .NET, Comprehensive .NET Excel Imaging Features
page navigation, zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail Convert Excel to PDF; Convert Excel to HTML5; Convert Add a blank page or multiple pages to
export pdf bookmarks to text; how to add a bookmark in pdf
"Warner, Amelia","Hickey, John Benjamin","Piddock, Jim",
"Lockhart, Emma"]
{"type": "delete",
"id":   "tt0484575"
The same batch formatted in XML looks like this:
<add  id="tt0484562">
<field name="title">The Seeker: The Dark Is Rising</field>
<field name="directors">Cunningham, David L.</field>
<field name="genres">Adventure</field>
<field name="genres">Drama</field>
<field name="genres">Fantasy</field>
<field name="genres">Thriller</field>
<field name="actors">McShane, Ian</field>
<field name="actors">Eccleston, Christopher</field>
<field name="actors">Conroy, Frances</field>
<field name="actors">Ludwig, Alexander</field>
<field name="actors">Crewson, Wendy</field>
<field name="actors">Warner, Amelia</field>
<field name="actors">Cosmo, James</field>
<field name="actors">Hickey, John Benjamin</field>
<field name="actors">Piddock, Jim</field>
<field name="actors">Lockhart, Emma</field>
<delete id="tt0484575" />
Uploading document batches that contain invalid JSON or XML will produce unpredictable results.
Processing stops when an error is encountered, but the preceding add and delete operations are applied
to the domain.You can verify the validity of your JSON or XML data using tools such as xmllint and
Both JSON and XML batches can only contain UTF-8 characters that are valid in XML.Valid characters
are the control characters tab (0009), carriage return (000D), and line feed (000A), and the legal characters
of Unicode and ISO/IEC 10646. FFFE, FFFF, and the surrogate blocks D800–DBFF and DC00–DFFF
are invalid and will cause errors. (For more information, see Extensible Markup Language (XML) 1.0
(Fifth Edition).) You can use the following regular expression to match invalid characters so you can
remove them:/[^\u0009\u000a\u000d\u0020-\uD7FF\uE000-\uFFFD]/ .
When formatting your data in JSON, quotes (") and backslashes (\) within field values must be escaped
with a backslash. For example:
"title":"Where the Wild Things Are"
"comment":"Sendak's \"Where the Wild Things Are\" is a children's classic."
When formatting your data in XML, ampersands (&) and less-than symbols (<) within field values need
to be represented with the corresponding entity references (&amp; and &lt;).
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Creating Document Batches
For example:
<field name="title">Little Cow &amp; the Turtle</field>
<field name="isbn">0-84466-4774</field>
<field name="image">images\covers\Little_Cow_&amp;_the_Turtle.jpg</field>
<field name="comment">&lt;insert comment></field>
If you have large blocks of user-generated content, you might want to wrap the entire field in a CDATA
section, rather than replacing every occurrence with the entity reference. For example:
<field name="comment"><!CDATA[Monsters & mayhem--what's not to like! ]]>
Adding and Updating Documents in Amazon CloudSearch
An add operation specifies either a new document that you want to add to the index or an existing document
that you want to update.
When you add or update a document, you specify the document's ID and all of the fields the document
contains.You don't have to specify every configured field for every document—documents can contain
a subset of the configured fields. However, every field in the document must correspond to a field configured
for the domain.
To add a document to a search domain
1. Specify an add operation that contains the ID of the document you want to add and each of the fields
that you want to be able to search or return in results. If the document already exists, the add operation
will replace it. (You cannot update selected fields, the document is overwritten with the new version.)
For example, the following operation adds document tt0484562:
{ "type": "add",
"id":   "tt0484562",
"fields": {
"title": "The Seeker: The Dark Is Rising",
"directors": ["Cunningham, David L."],
"genres": ["Adventure","Drama","Fantasy","Thriller"],
"actors": ["McShane, Ian","Eccleston, Christopher","Conroy, Frances",
"Crewson, Wendy","Ludwig, Alexander","Cosmo, James",
"Warner, Amelia","Hickey, John Benjamin","Piddock, Jim",
"Lockhart, Emma"]
2. Include the add operation in a document batch and upload the batch to your domain.You should
avoid uploading individual documents and batch operations in up to 5 MB batches. (Uploading a
large number of single-document batches slows the update process.) You can upload data through
the Amazon CloudSearch console, using the cs-import-documents command, or by posting a
request directly to the domain's document service endpoint. For more information, see Uploading
Data to an Amazon CloudSearch Domain (p.87).
Deleting Documents in Amazon CloudSearch
A delete operation specifies a document that you want to remove from a domain's index. Once a document
is deleted, it will no longer be searchable or returned in results.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Creating Document Batches
When posting updates to delete documents, you have to specify each document that you want to delete.
If your domain has scaled up to accommodate your index size and you delete a large number of documents,
the domain scales down the next time the full index is rebuilt. Although the index is automatically rebuilt
periodically, to scale down as quickly as possible you can explicitly run indexing (p.91) when you are
done deleting documents.
To delete documents, you upload document batches that contain delete operations.You are
billed for the total number of document batches uploaded to your search domain, including
batches that contain delete operations. For more information about Amazon CloudSearch pricing,
see aws.amazon.com/cloudsearch/pricing/.
To delete a document from a search domain
1. Specify a delete operation that contains the ID of the document you want to remove. For example,
the following operation would remove document tt0484575:
{ "type": "delete",
"id":   "tt0484575"
2. Include the delete operation in a document batch and upload the batch to your domain.You should
avoid deleting individual documents and batch operations in up to 5 MB batches. (Uploading a large
number of single-document batches slows the update process.) You can upload batches through
the Amazon CloudSearch console, using the cs-import-documents command, or by posting a
request directly to the domain's document service endpoint. For more information, see Uploading
Data to an Amazon CloudSearch Domain (p.87).
Processing Your Source Data for Amazon CloudSearch
To upload data for indexing, you need to format your data in either JSON or XML.The command line
tools and Amazon CloudSearch console provide a way to automatically generate properly formatted
JSON or XML from several common file types: PDF, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, Microsoft
Word, CSV, text, and HTML.You can also process batches formatted for the Amazon CloudSearch
2011-02-01 API to convert them to the 2013-01-01 format.
For most file types, each source file is represented as a separate document in the generated JSON or
XML. If metadata is available for the file, the metadata is mapped to corresponding document fields—the
fields generated from the document metadata vary depending on the file type.The contents of the source
file are parsed into a single text field. If the file contains more than 1 MB of data, the data mapped to the
text field is truncated so that the document does not exceed 1 MB.
CSV files are handled differently.When processing a CSV file, Amazon CloudSearch uses the contents
of the first row to define the document fields, and creates a separate document for each following row. If
there is a column header called docid, the values in that column are used as the document IDs. If
necessary, the docid values are normalized to conform to the allowed character set. A document ID can
contain any letter or number and the following characters: _ - = # ; : / ? @ &. If there is no docid column,
a unique ID is generated for each document based on the filename and row number.
If you upload multiple types of files, CSV files are parsed row-by-row, and non-CSV files are treated as
individual documents.
Currently, only CSV files are parsed to automatically extract custom field data and generate
multiple documents.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Creating Document Batches
You can also process data stored in DynamoDB. Amazon CloudSearch represents each item read from
the table as a separate document.
Processing Source Data Using the Amazon CloudSearch Console
When you upload source documents or DynamoDB items through the Amazon CloudSearch console,
they are automatically converted to the Amazon CloudSearch JSON format.You can use the console to
upload up to 5 MB of data at a time. If you choose, you can download the generated JSON file. For more
information about uploading data through the console, see Uploading Data to an Amazon CloudSearch
Domain (p.87) and Uploading DynamoDB Data (p.110).
Processing Source Data Using the Amazon CloudSearch Command Line
You use the cs-import-documents command to process local files, data stored in Amazon S3, or data
from a DynamoDB table and upload it to a search domain for indexing.You can also store the generated
JSON or XML files locally or in Amazon S3
To process your source data
Run the cs-import-documents command and specify the source data you want to process with
the --source option.You can process data from multiple locations by specifying multiple sources.
For example:--source c:\DataSet1 c:\DataSet2.The cs-import-documents command
also supports wildcards for filenames, directories, and S3 prefixes: ? (matches any single character),
* (matches zero or more characters), ** (matches zero or more directories or prefixes).
To upload the processed data directly to a search domain, specify the --domain option.To save
the processed data to a your local filesystem or Amazon S3 instead of uploading it, specify --output
option. By default, cs-import-documents outputs your data in JSON.To generate XML, specify
the -format xml option.
If you are reading data from your local file system or Amazon S3, you can use the --modified-after
option to restrict processing to files or Amazon S3 objects modified after a particular time. If you are
reading data from an DynamoDB table, you can specify a start key to read from a particular point in
the table and the number of rows to read. For more information about the start-hash-key,
start-range-key, and --num-rows options see cs-import-documents  (p.145).
For example, the following command processes the contents of the myAmazingDataSet directory
and saves the resulting XML document batches to c:\myAmazingDataSet\XML.
cs-import-documents --source c:\myAmazingDataSet\* 
--modified-after 2014-02-28T00:00:00PDT -format xml
--output c:\myAmazingDataSet\XML
To process CSV data
Run the cs-import-documents command and specify the CSV file(s) you want to process with
the --source option. By default:
• Each row is parsed as a separate document.You can disable this by specifying the
--single-doc-per-csv option.
• The character used to delimit fields in a CSV file is assumed to be a comma (,).You can set the
delimiter to a different character, such as a semicolon (;) or TAB (\t), with the --delimiter option.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Creating Document Batches
• Each field is assumed to contain a single value.To extract multiple values from one or more fields,
use the --multivalued option to specify the fields that contain multiple values. (If you don't
specify any fields, all fields other than docid are processed as multi-valued fields.)
• The character used to encapsulate individual values of a multi-valued field in a CSV file is assumed
to be a double quote (").You can set the encapsulator to a different character, such as a single
quote ('), with the --encapsulator option.
• The character used to identify comments in a CSV file is assumed to be a hash character (#).You
can set the comment character to a different character, such as an asterisk (*), with the
--comment-character option.
For example, the following command processes the tab-delimited CSV files in the myAmazingDataSet
directory and treats the fields as multi-valued fields where individual values are enclosed in single
cs-import-documents -d mydomain --source c:\myAmazingDataSet\*.csv 
--delimiter \t --multivalued --encapsulator '
Configuring Index Fields for an Amazon
CloudSearch Domain
Each document that you add to your search domain has a collection of fields that contain the data that
can be searched or returned. Every document must have a unique document ID and at least one field.
In your domain configuration, you define an index field for each of the fields that occur in your documents.
You cannot upload documents that contain unrecognized fields. However, every document does not have
to contain all fields—documents can contain a subset of the fields configured for the domain.
• Configuring Individual Index Fields with the AWS CLI (p.66)
• Automatically Configuring Index Fields Based on Document Batches in Amazon CloudSearch (p.66)
• Configuring Index Fields Using the Amazon CloudSearch Console (p.67)
• Configuring Amazon CloudSearch Index Fields Using the AWS SDKs (p.68)
Amazon CloudSearch supports the following index field types:
• date—contains a timestamp. Dates and times are specified in UTC (Coordinated Universal Time)
according to IETF RFC3339:yyyy-mm-ddTHH:mm:ss.SSSZ. In UTC, for example, 5:00 PM August
23, 1970 is:1970-08-23T17:00:00Z. Note that you can also specify fractional seconds when specifying
times in UTC. For example, 1967-01-31T23:20:50.650Z.
• date-array—a date field that can contain multiple values.
• double—contains a double-precision 64-bit floating point value.
• double-array—a double field that can contain multiple values.
• int—contains a 64-bit signed integer value.
• int-array—an integer field that can contain multiple values.
• latlon—contains a location stored as a latitude and longitude value pair (lat, lon).
• literal—contains an identifier or other data that you want to be able to match exactly. Literal fields
are case-sensitive.
• literal-array—a literal field that can contain multiple values.
API Version 2013-01-01
Amazon CloudSearch Developer Guide
Configuring Index Fields
Documents you may be interested
Documents you may be interested