【解决】elasticsearch:Could not parse aggregation keyed as [%s]问题
背景
在做elasticsearch集群从原来的2.x版本升级到更新版本如6.x过程中,由于需要在原来的应用中,同时连接2.x的集群以及6.x的集群来做在线动态灰度切流量,保证流量平滑切换,有问题可随时回切;一般在应用侧比较常规的做法是使用elasticsearch提供rest的sdk:Java High Level REST Client,可以最大程度的保证多版本的兼容性;但在切换过程中也遇到了比较一些兼容性的问题,今天主要来讨论一下关于聚合结果处理的问题;
直方图统计2.x集群返回结果无法解决的问题
在应用中有一个根据价格区间的直方图统计服务,统计查询语句如下:
//POST /my-index/my-type/_search
{
"from": 0,
"size": 0,
"timeout": "10000ms",
"aggregations": {
"statPrice": {
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 10000,
"min_doc_count": 1
}
}
}
}
正常的出参数据如下:
{
"_shards":{
"total":16,
"failed":0,
"successful":16,
"skipped":0
},
"hits":{
"hits":[
],
"total":243399987,
"max_score":0
},
"took":539,
"timed_out":false,
"aggregations":{
"statPrice":{
"buckets":[
{
"doc_count":123,
"key":0.0
},
{
"doc_count":345,
"key":1000.0
},
{
"doc_count":780,
"key":2000.0
}
]
}
}
}
在应用中通过rest api调用,6.x集群可以正常的获取数据,没有任务问题,这里因为我们使用的elasticsearch-rest-high-level-client的版本就是6.x的,这个跟es服务的版本是一样;但是在2.x的老集群上调用时,返回异常; 提示Could not parse aggregation keyed as [statPrice],详细异常如下
Caused by: org.elasticsearch.common.ParsingException: Could not parse aggregation keyed as [statPrice]
at org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations.fromXContent(Aggregations.java:146) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.action.search.SearchResponse.innerFromXContent(SearchResponse.java:289) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.action.search.SearchResponse.fromXContent(SearchResponse.java:248) ~[elasticsearch-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.parseEntity(RestHighLevelClient.java:653) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.lambda$performRequestAndParseEntity$2(RestHighLevelClient.java:508) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequest(RestHighLevelClient.java:539) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.performRequestAndParseEntity(RestHighLevelClient.java:508) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
at org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient.search(RestHighLevelClient.java:404) ~[elasticsearch-rest-high-level-client-6.3.2.jar:6.3.2]
at com.jd.b2b.ware.admin.compare.core.support.IncrementSyncHandler.statCount(IncrementSyncHandler.java:133) ~[b2b-ware-admin-compare-0.0.1-SNAPSHOT.jar:?]
... 48 more
类:org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations.fromXContent的部分代码
public static Aggregations fromXContent(XContentParser parser) throws IOException {
final List<Aggregation> aggregations = new ArrayList<>();
XContentParser.Token token;
while ((token = parser.nextToken()) != XContentParser.Token.END_OBJECT) {
if (token == XContentParser.Token.START_OBJECT) {
SetOnce<Aggregation> typedAgg = new SetOnce<>();
String currentField = parser.currentName();
// TYPED_KEYS_DELIMITER为#, 使用 typed_keys 参数在聚合名称前面加上聚合名称类型前缀时使用的分隔符
parseTypedKeysObject(parser, Aggregation.TYPED_KEYS_DELIMITER, Aggregation.class, typedAgg::set);
if (typedAgg.get() != null) {
aggregations.add(typedAgg.get());
} else {
throw new ParsingException(parser.getTokenLocation(),
String.format(Locale.ROOT, "Could not parse aggregation keyed as [%s]", currentField));
}
}
}
return new Aggregations(aggregations);
}
通过对报错处的代码debug以及分析,这里会对结果的聚合名称根据#号,取到对应的聚合类型的名称;先是翻看了官方文档,了解了一下typed_keys Aggregations 参数的说明;该参数就是指定返回聚合类型;官方文档最早出现是在7.x的版本,但我们在6.x的集群上同样支持该参数;并且增加该参数与比2.x,出参结果除了在集合名称中有聚合类型外,其他都是一样的;
POST /my-index/my-type/_search?typed_keys (或则typed_keys=true 都可以)

这里又仔细回去检查了我们自己的代码,并没有设置typed_keys参数;本着刨根问底的精神,进行了详细debug,在org.elasticsearch.client.Request#search找到了该参数的设置;这个参数是固定给入的,并且没有参数可以进行覆盖修改;
static Request search(SearchRequest searchRequest) throws IOException {
String endpoint = endpoint(searchRequest.indices(), searchRequest.types(), "_search");
Params params = Request.Params.builder();
params.putParam("typed_keys", "true");
params.withRouting(searchRequest.routing());
........
到此问题原因基本以找到,解决方案就比较如搞;
方案一:使用LowLevelClient
使用LowLevelClient应该是解决这类兼容性问题最通用的办法,因为这个LowLevelClient就是个httpClient,通过给服务端送查询DSL,再获取到出参字符串,基本简单的json字符串解析即可;代码片段如下:
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.from(0).size(0).timeout(TimeValue.timeValueMillis(10000L));
//数据聚合
searchSourceBuilder.query(queryBuilder);
AggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders
.histogram("statPrice")
.field("price")
.interval(1000)
.minDocCount(1);
searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
log.info("入参:{}", searchSourceBuilder.toString());
//从highLevelClient中获取到LowLevelClient
RestClient client = highLevelClient.getLowLevelClient();
Map<String, String> params = new HashMap<>();
HttpEntity entity = new NStringEntity(searchSourceBuilder.toString(), ContentType.APPLICATION_JSON);
Response response = client.performRequest("POST","/my-index/my-type/_search",
params, entity);
String responseBody = EntityUtils.toString(response.getEntity());
//后续的业务处理
方案二:聚合名称前缀聚合类型
针对这个场景,还有一个比较简便的办法;在访问2.x集群时,查询的DSL语句的聚合名字前加上他们需要的前缀即可;查询入参的原来聚合名称是statPrice,现在改成histogram#statPrice即可;
// 2.x集群
//POST /my-index/my-type/_search
{
"from": 0,
"size": 0,
"timeout": "10000ms",
"aggregations": {
"histogram#statPrice": {
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 10000,
"min_doc_count": 1
}
}
}
}
后续的处理就跟6.x集群一样的,也是通过statPrice去取聚合的结果;具体还有哪么前缀可以参考 org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient#getDefaultNamedXContents这里的注册信息,可以在6.x等更高的版本中加入typed_keys=true参数,执行一下查询,查看返回的前缘是什么,即可;
参考
- [1] How do you convert an Elasticsearch JSON String Response, with an Aggregation, to an Elasticsearch SearchResponse Object
- [2] 官方 Aggregations 文档
【解决】elasticsearch:Could not parse aggregation keyed as [%s]问题的更多相关文章
- 解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题
解决 Elasticsearch 超过 10000 条无法查询的问题 问题描述 分页查询场景,当查询记录数超过 10000 条时,会报错. 使用 Kibana 的 Dev Tools 工具查询 从第 ...
- 解决Elasticsearch问题的一些心得体会
在开始前先来介绍下背景:我的日志采集系统采用ELK(logstash(收集).elasticsearch(存储+搜索).kibana(展示)三个软件的简称)开源架构,在elasticsearch搭建了 ...
- 解决离线Could not parse configuration:hibernate.cfg.xml错误
离线使用hibernate tool 生成反向工程,在配置 配置文件完,生成配置文件后,会报出org.hibernate.HibernateException: Could not parse con ...
- 解决Elasticsearch索引只读
今天添加索引时发现kibana添加索引不生效,页面也没有报错,没有创建成功只是一闪而过. 另外发现各项目日志与当前时间差异很大,filebeat一直报错io timeout 具体报错如下: fileb ...
- Elasticsearch:significant terms aggregation
在本文中,我们将重点关注significant terms和significant text聚合.这些聚合旨在搜索数据集中有趣和/或不寻常的术语,这些术语可以告诉您有关数据的隐藏属性的更多信息.此功能 ...
- elasticsearch in docker/ and aggregation,,performance tune ;throughout
Docker环境中Elasticsearch的安装 ]https://wenchao.ren/archives/category/elasticsearch/page/2 [ElasticSearch ...
- Java代码解决ElasticSearch的Result window is too large问题
调用ElasticSearch做分页查询时报错: QueryPhaseExecutionException[Result window is too large, from + size must b ...
- elasticsearch 深入 —— Top Hits Aggregation
Top Hits Aggregation top_hits指标聚合器跟踪正在聚合的最相关文档. 此聚合器旨在用作子聚合器,以便可以按桶聚合最匹配的文档. top_hits聚合器可以有效地用于通过桶聚合 ...
- [待解决]报错:JSON parse error: Unexpected character
{"code":"9999","message":"JSON parse error: Unexpected character ...
- 速看,ElasticSearch如何处理空值
大家好,我是咔咔 不期速成,日拱一卒 在MySQL中,十分不建议大家给表的默认值设置为Null,这个后期咔咔也会单独出一期文章来说明这个事情. 但你进入一家新公司之前的业务中存在大量的字段默认值为Nu ...
随机推荐
- 2023-07-03:讲一讲Redis缓存的数据一致性问题和处理方案。
2023-07-03:讲一讲Redis缓存的数据一致性问题和处理方案. 答案2023-07-03: 数据一致性 当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步 ...
- 创建属于自己的github、使用git提交、更新代码至github、写好readme
1. 在github上创建一个Repository 点击github网站,你可以用你的邮箱先注册一个账号. 点击New,转到创建一个repository的界面,如下图所示,你可以填写你的Reposit ...
- ZEGO即构自建MSDN有序网络,为实时音视频传输极致顺畅!
由于疫情反扑,音视频云通讯的使用需求再次增加,跨机房环境经常遇到网络通信质量不佳的问题,比如延迟.卡顿.画质不清晰等.网络状况是影响用户体验最大因素之一,因此提升用户网络体验的需求被各家产品highl ...
- Redis的设计与实现(4)-跳跃表
跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的. 跳跃表支持平均 O(log N) 最坏 O(N) 复杂度的节点查找, ...
- String s=new String(“hello”)的执行过程
一. 介绍 String 是Java.long包下的String类,是一个特殊的引用类型,用于表示字符串.它提供了许多方法来操作和处理字符串,比如连接.截取.查找.替换等.String类内部使用字符数 ...
- 【NestJS系列】核心概念:Providers提供者
前言 Providers是Nest中的一个基本概念,许多Nest中定义的类都可以被视为一个Provider,比如:service.repository.factory.helper等,它们都可以通过c ...
- 从浏览器架构认识BOM和DOM
浏览器架构 JavaScript运行在浏览器,BOM就是连接JavaScript代码和浏览器的桥梁,而DOM就是用来操作各种标签元素的. BOM包括 window.history.location.d ...
- Pythonre.compile:用于优化正则表达式匹配的工具
import re # Python re.compile的性能优势 # 相对于使用re.match和re.search等函数直接进行匹配,使用Python re.compile的优化方式可以带来更好 ...
- PE文件结构1
引言 PE文件格式是Windows操作系统下的可执行文件的格式,包括.exe文件和.dll文件,通过PE文件格式的学习,可以帮助我们更加熟悉有关Windows系统下的逆向分析和PC端病毒的学习,同时P ...
- 一个可将执行文件打包成Windows服务的.Net开源工具
Windows服务一种在后台持续运行的程序,它可以在系统启动时自动启动,并在后台执行特定的任务,例如监视文件系统.管理硬件设备.执行定时任务等. 今天推荐一个可将执行文件打包成Windows 服务的工 ...