ES数据导入导出   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83

1 准备analyzer 内置analyzer 参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-analyzers.html 中文分词 smartcn 参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/analysis-smartcn.html ik $ bin/elasticsearch-plugin insta

elasticsearch 部分查询语句 # 获取集群的节点列表: curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' # 列出所有索引: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 创建一个名为“customer”的索引,然后再查看所有的索引: curl -X PUT 'localhost:9200/customer?pretty' curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 参考链接: https://blog.c

目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中呢?调研之后觉得logstash-input-mongodb插件是个不错的选择,当然了也有很多其他实现方式,具体原因: 爬虫在实时存储数据,需要进行实时同步到ElasticSearch中 支持断点续传 时间成本... 首先介绍下版本(5.0以上) logstash 5.X elasticsearch

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

es批量导入进一对多的数据 我有一个产品表 一个产品对应多个属性名 一个属性名对应多个属性值 一个产品还对应一个分类名称    控制层 @ApiOperation(value = "导入所有产品信息数据库中商品到ES")@RequestMapping(value = "/importAll", method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic CommonResult<Integer> importAllLi

用ES的小伙伴们,相信大家都遇到过Mapping处理Date类型的数据头疼问题吧. 不用头疼了,我来给你提供一种解决方案: 1.Maping定义为: {  "mappings": {    "carecustomerlog_type_all": {      "properties": {        "ID": {          "type": "long"        }, 

上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更

针对mongodb亿级别或者十亿级别的模糊查询,效率不高,解决方式是使用Es查询,这样就需要把数据导入的ES中 完整的代码实现如下所示:(仅供参考) import java.io.IOException; import java.net.UnknownHostException; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.commons.codec.binary

暂时没有找到直接 导出到 mysql 数据库的工具 或者项目 目前实现思路: 使用 elasticdump  工具 实现 从 es 数据 导出到 json 文件 ,然后 使用 脚本程序 操作 改 json 文件 实现 导入到MySQL 数据 具体内容如下: 安装elasticdump 1 npm install elasticdump -g elasticdump 全局安装 2 从 github 下载 对应的版本  比如 2.4.* 具体参考 https://www.npmjs.com/pack

由于logstash不支持MongoDB自定义主键导入es,所以使用transporter导入数据. 版本:es5.x,transporter0.25, es6以上不允许一个索引下面多个type,transporter还不能支持6.x以上. Linux环境运行: wget https://github.com/compose/transporter/releases/download/v0.5.2/transporter-0.5.2-linux-amd64 mv transporter-*-li

使用logstash同步MySQL数据到ES 版权声明:[分享也是一种提高]个人转载请在正文开头明显位置注明出处,未经作者同意禁止企业/组织转载,禁止私自更改原文,禁止用于商业目的. https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/86708490 概述: 在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据.但没有特殊业务需求,官方提供的logstash就很有优势了. 在使用logstash我们

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

设置最大查询条数 curl -XPUT 'http://10.121.8.5:9200/zdl_mx_shzt_ztdf/_settings' -d'{"index":{"max_result_window":1000000}}' 新增es数据curl -XPOST ‘http://10.121.8.5:9200/rpt_am_shandong_ys/rpt_am_shandong_ys/820-0600-201712?pretty’ -d ‘{“zbbm”: “1

版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i

一.插入数据 1.首先准备类似如下数据 {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162&q

ES数据架构的主要概念(与关系数据库Mysql对比) MySQL ElasticSearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everything is indexed SQL Query DSL select * from ... Get http://... update table set ... Post http://... (1)关系型数据库中的数据库(DataBase)

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3

通过curl命令或者kibana快照备份,恢复的方式进行数据迁移 环境介绍 之前创建的ELK 因为VPC环境的问题,需要对ELK从新部署,但是还需要保留现有的数据,于是便有了这篇文档. 10.0.20.74 old es 10.0.10.229 new es 方法一.命令行操作 一.创建快照存储库 1.修改老的es配置文件,用于快照存储库. [root@elk-server /home]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml |grep path.r