Повторный поиск Упругий поиск через Bulk API, сканирование и прокрутку

Я пытаюсь повторно проиндексировать мою настройку поиска Elastic, в настоящее время смотрю документацию поиска Elastic и используя API-интерфейс Python

Я немного смущен тем, как все это работает. Мне удалось получить идентификатор прокрутки из API Python:

es = Elasticsearch("myhost")

index = "myindex"
query = {"query":{"match_all":{}}}
response = es.search(index= index, doc_type= "my-doc-type", body= query, search_type= "scan", scroll= "10m")

scroll_id = response["_scroll_id"]

Теперь мой вопрос: какое использование для меня? Что мне известно о прокрутке? В документации говорится, что использовать "Bulk API", но я понятия не имею, как факторы scoll_id в этом, это было немного запутанно.

Может ли кто-нибудь дать краткий пример, показывающий, как мне переиндексировать с этого момента, учитывая, что у меня есть scroll_id правильно?

Ответы

Ответ 1

здесь приведен пример переиндексации на другой поиск elasticsearch node с использованием elasticsearch-py:

from elasticsearch import helpers
es_src = Elasticsearch(["host"])
es_des = Elasticsearch(["host"])

helpers.reindex(es_src, 'src_index_name', 'des_index_name', target_client=es_des)

вы также можете переиндексировать результат запроса к другому индексу, вот как это сделать:

from elasticsearch import helpers
es_src = Elasticsearch(["host"])
es_des = Elasticsearch(["host"])

body = {"query": {"term": {"year": "2004"}}}
helpers.reindex(es_src, 'src_index_name', 'des_index_name', target_client=es_des, query=body)

Ответ 2

Привет, вы можете использовать прокрутку api, чтобы просмотреть все документы самым эффективным способом. С помощью scroll_id вы можете найти сеанс, который хранится на сервере для вашего конкретного запроса прокрутки. Поэтому вам нужно предоставить scroll_id с каждым запросом, чтобы получить больше элементов.

Объемный api предназначен для более эффективных индексирующих документов. При копировании и индексе вам нужны оба, но они действительно не связаны.

У меня есть код Java, который поможет вам лучше понять, как это работает.

    public void reIndex() {
    logger.info("Start creating a new index based on the old index.");

    SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(MUSIC_INDEX)
            .setQuery(matchAllQuery())
            .setSearchType(SearchType.SCAN)
            .setScroll(createScrollTimeoutValue())
            .setSize(SCROLL_SIZE).execute().actionGet();

    BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(client,
            createLoggingBulkProcessorListener()).setBulkActions(BULK_ACTIONS_THRESHOLD)
            .setConcurrentRequests(BULK_CONCURRENT_REQUESTS)
            .setFlushInterval(createFlushIntervalTime())
            .build();

    while (true) {
        searchResponse = client.prepareSearchScroll(searchResponse.getScrollId())
                .setScroll(createScrollTimeoutValue()).execute().actionGet();

        if (searchResponse.getHits().getHits().length == 0) {
            logger.info("Closing the bulk processor");
            bulkProcessor.close();
            break; //Break condition: No hits are returned
        }

        for (SearchHit hit : searchResponse.getHits()) {
            IndexRequest request = new IndexRequest(MUSIC_INDEX_NEW, hit.type(), hit.id());
            request.source(hit.sourceRef());
            bulkProcessor.add(request);
        }
    }
}

Ответ 3

Для всех, кто сталкивается с этой проблемой, вы можете использовать следующий API от клиента Python для переиндексации:

https://elasticsearch-py.readthedocs.org/en/master/helpers.html#elasticsearch.helpers.reindex

Это поможет вам избежать прокрутки и поиска, чтобы получить все данные и использовать массовый API для размещения данных в новом индексе.

Ответ 4

Лучший способ переиндексации - это использование встроенного в Reindex API Elasticsearch, поскольку он хорошо поддерживается и устойчив к известным проблемам.

API-интерфейс Elasticsaerch Reindex использует пакетную и массовую индексацию в пакетном режиме и позволяет преобразовывать данные по сценариям. В Python может быть разработана похожая процедура:

#!/usr/local/bin/python
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

src = Elasticsearch(['localhost:9202'])
dst = Elasticsearch(['localhost:9200'])

body = {"query": { "match_all" : {}}}

source_index='src-index'
target_index='dst-index'
scroll_time='60s'
batch_size='500'

def transform(hits):
    for h in hits:
        h['_index'] = target_index
        yield h

rs = src.search(index=[source_index],
        scroll=scroll_time,
        size=batch_size,
        body=body
   )

helpers.bulk(dst, transform(rs['hits']['hits']), chunk_size=batch_size)

while True:
    scroll_id = rs['_scroll_id']
    rs = src.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll=scroll_time)
    if len(rs['hits']['hits']) > 0:
        helpers.bulk(dst, transform(rs['hits']['hits']), chunk_size=batch_size)
    else:
        break;