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Elasticsearch批量操作新工具：es-bulk-update-builder

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下载需积分: 42 | 21KB | 更新于2025-01-30 | 60 浏览量 | 1 下载量 举报 收藏
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根据给定的文件信息，以下是详细的知识点： 标题：“es-bulk-update-builder: Elasticsearch的批量更新请求主体构建器” 知识点： 1. Elasticsearch: Elasticsearch是一款开源的搜索引擎，它是基于Apache Lucene构建的全文搜索工具。它能够对大容量的数据进行近实时的搜索和分析。Elasticsearch使用简单、速度快、可扩展性好，被广泛应用于日志分析、实时搜索、指标仪表盘等场景。 2. 批量更新（Bulk Update）: 在Elasticsearch中，批量更新是指对多个文档进行一系列的操作，如索引（indexing）、更新（updating）、删除（deleting）。批量操作能减少网络开销，提升数据处理的效率，适合处理大量数据的场景。 3. 请求主体构建器（Request Body Builder）: 请求主体构建器是一种编程模式，它用于创建和组织请求数据，确保请求符合API规范。在Elasticsearch中，使用请求主体构建器可以方便地构建批量操作的JSON格式请求体，从而简化开发流程。 描述：“Elasticsearch的批量更新请求主体构建器”提供了以下几点详细说明： 1. 安装方法：说明了如何通过npm（Node.js的包管理器）安装这个库，这表示es-bulk-update-builder是一个Node.js的npm包。安装命令为“npm install --save es-bulk-update-builder”，其中“--save”选项会把包添加到package.json文件的依赖中。 2. 基本用法：在用法部分，提供了一个创建 BulkUpdateBuilder 实例，并通过链式调用添加不同的操作（索引、更新、删除）的示例。这个库允许用户以链式调用的方式，简洁地构建批量操作请求体，提高代码的可读性和维护性。 3. 示例代码解释：示例代码中首先通过require函数导入了BulkUpdateBuilder模块，然后创建了一个BulkUpdateBuilder实例。接着通过链式方法调用index、update和delete等方法来构建不同操作的请求体。每种方法接受不同的参数来指定操作类型、索引、类型、文档ID等信息。这种方法生成的请求体是Elasticsearch批量API需要的格式。 标签：“JavaScript” 知识点： 1. JavaScript: JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，广泛用于网页开发。它能够创建动态的内容、交互式用户界面、数据处理和服务器端开发。在上述文件中，JavaScript用作构建Elasticsearch请求体构建器的编程语言，这表明该构建器是针对使用Node.js环境的开发者设计的。 压缩包子文件的文件名称列表：“es-bulk-update-builder-master” 知识点： 1. 压缩包（Zip Archive）: 压缩包是一种将多个文件或文件夹压缩到一个文件中的格式，它能减少文件的存储大小，方便文件的传输。在软件开发中，源代码通常会被打包成压缩包格式，以便于分发和部署。 2. GitHub仓库（GitHub Repository）: “es-bulk-update-builder-master”表明该压缩包可能是一个GitHub仓库中的源代码压缩包，GitHub是一个流行的代码托管平台，开发者常用它来存放、共享和协作开发项目。文件名称中的“master”通常指的是仓库的默认分支，即项目的主要开发分支。 结合上述信息，可以推测es-bulk-update-builder是一个为了简化Elasticsearch批量操作API的请求体构建过程的Node.js库，它通过提供简单易用的JavaScript API，使得开发者能够快速构建批量更新请求，以提高开发效率和程序性能。

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from pyspark.sql import SparkSession, functions as F from elasticsearch import Elasticsearch, helpers from elasticsearch.exceptions import ConnectionError, RequestError, NotFoundError from datetime import datetime import base64 import hashlib import sys from pyspark import TaskContext import uuid # ====================== Spark 初始化 ====================== spark = SparkSession.builder \ .appName("BigDataToES") \ .config("spark.sql.shuffle.partitions", 800) \ .config("spark.default.parallelism", 800) \ .config("spark.driver.memory", "30g") \ .config("spark.speculation", "false") \ .getOrCreate() success_count = spark.sparkContext.accumulator(0) failed_count = spark.sparkContext.accumulator(0) # ====================== 数据获取函数 ====================== def get_spark_sql_data(sql_query): try: spark.sql(f"use ${mainDb}") # 需确保 ${mainDb} 已定义 df = spark.sql(sql_query) print(f"[INFO] 数据量统计: {df.count()}") # 识别日期/时间戳字段（可选逻辑） date_columns = [ col for col, datatype in df.dtypes if datatype in ('date', 'timestamp', 'string') ] columns = df.columns print(f"[INFO] 字段列表: {columns}") # 重分区优化 rows_rdd = df.rdd.map(lambda row: tuple(row)).repartition(800) print(f"[INFO] RDD 分区数: {rows_rdd.getNumPartitions()}") return columns, rows_rdd except Exception as e: print(f"[ERROR] Spark SQL 执行失败: {str(e)}") sys.exit(1) # ====================== ES 写入函数 ====================== def es_insert_data(es_host, es_user, es_pass, index_name, columns, rows_rdd, mode='append', es_shards=5, es_replicas=1, failure_threshold=1000000000): """ 改进版 ES 写入：支持覆盖/追加模式，含错误处理、类型自动映射、批量写入优化 """ try: # 1. 构建 ES 连接参数 es_kwargs = { "hosts": [es_host], "basic_auth": (es_user, es_pass), "request_timeout": 300, # 超时设置 "max_retries": 3, "retry_on_timeout": True } # TLS 配置（HTTPS 场景） if es_host.startswith("https://"): es_kwargs.update({ "verify_certs": False, "ssl_assert_hostname": False }) # 2. 初始化 ES 客户端 es = Elasticsearch(**es_kwargs) # 3. 自动推断字段类型 def get_es_type(col_name, value): if isinstance(value, datetime): return {"type": "date", "format": "yyyy-MM-dd"} elif isinstance(value, (int, float)): return "double" if isinstance(value, float) else "long" elif isinstance(value, bool): return "boolean" else: return "text" # 4. 处理索引（覆盖/追加逻辑） if mode == 'overwrite': # 尝试删除旧索引 try: es.indices.delete(index=index_name) print(f"[INFO] 覆盖模式：旧索引 {index_name} 已删除") except NotFoundError: print(f"[INFO] 覆盖模式：索引 {index_name} 不存在，直接创建") except RequestError as e: print(f"[ERROR] 删除索引失败: {str(e)}，终止覆盖操作") sys.exit(1) # 采样推断字段类型 if rows_rdd: sample_row = rows_rdd.take(1)[0] properties = { col: {"type": get_es_type(col, val)} for col, val in zip(columns, sample_row) } else: properties = {col: {"type": "text"} for col in columns} # 创建新索引 es.indices.create( index=index_name, body={ "settings": { "number_of_shards": es_shards, "number_of_replicas": es_replicas }, "mappings": {"properties": properties} } ) print(f"[INFO] 覆盖模式：新索引 {index_name} 创建成功（分片: {es_shards}, 副本: {es_replicas}）") elif mode == 'append': # 索引不存在则创建 if not es.indices.exists(index=index_name): if rows_rdd: sample_row = rows_rdd.take(1)[0] properties = { col: {"type": get_es_type(col, val)} for col, val in zip(columns, sample_row) } else: properties = {col: {"type": "text"} for col in columns} es.indices.create( index=index_name, body={"mappings": {"properties": properties}} ) print(f"[INFO] 追加模式：新索引 {index_name} 创建成功（分片: {es_shards}, 副本: {es_replicas}）") else: print(f"[INFO] 追加模式：索引 {index_name} 已存在，继续追加数据") # 5. 分布式写入逻辑（按分区批量处理） def write_partition_to_es(partition): es_part = Elasticsearch(**es_kwargs) # 每个分区新建客户端 errors = [] local_success = 0 local_failed = 0 docs = [] for i, row_tuple in enumerate(partition): # 生成唯一 ID（UUID 保证全局唯一） unique_id = str(uuid.uuid4()) doc = dict(zip(columns, row_tuple)) # 类型转换（处理日期、二进制、特殊浮点值） for col, val in doc.items(): if isinstance(val, datetime): doc[col] = val.strftime("%Y-%m-%d") elif isinstance(val, bytes): doc[col] = base64.b64encode(val).decode('utf-8') elif isinstance(val, float) and val in (float('inf'), float('-inf'), float('nan')): doc[col] = None # 构建批量写入文档 docs.append({ "_op_type": "create", "_index": index_name, "_id": unique_id, "_source": doc }) # 批量写入（每 500 条提交一次） if len(docs) >= 500: success, failed = helpers.bulk( es_part, docs, chunk_size=500, raise_on_error=False, refresh=False ) local_success += success local_failed += len(failed) errors.extend(failed) docs = [] # 清空缓存 # 处理剩余文档 if docs: success, failed = helpers.bulk( es_part, docs, chunk_size=1000, raise_on_error=False, refresh=False ) local_success += success local_failed += len(failed) errors.extend(failed) # 更新全局统计 success_count.add(local_success) failed_count.add(local_failed) # 打印分区统计 print(f"[INFO] 分区写入：成功 {local_success} 条，失败 {local_failed} 条") if errors: print(f"[ERRORS] 前 10 条失败详情：") for error in errors[:10]: print(f" {error}") es_part.close() # 关闭客户端 # 执行分区写入 rows_rdd.foreachPartition(write_partition_to_es) # 6. 全局统计与校验 total_success = success_count.value total_failed = failed_count.value total_count = total_success + total_failed failure_rate = total_failed / total_success if total_count > 0 else 0 # 刷新索引保证数据可见 es.indices.refresh(index=index_name) # 验证实际写入数量 count_result = es.count(index=index_name) print(f"[INFO] 全局统计：成功 {total_success} 条，失败 {total_failed} 条") print(f"[INFO] 索引 {index_name} 实际文档数：{count_result['count']}") # 失败率校验 if failure_rate > failure_threshold: print(f"[ERROR] 失败率 {failure_rate:.2%} 超过阈值 {failure_threshold:.2%}，任务终止") spark.stop() sys.exit(1) except ConnectionError: print("[ERROR] ES 连接失败，请检查地址/认证信息") sys.exit(1) except RequestError as e: print(f"[ERROR] ES 请求错误: {str(e)}") sys.exit(1) except Exception as e: print(f"[ERROR] 未知错误: {str(e)}") sys.exit(1) # ====================== 主程序 ====================== if __name__ == "__main__": # 用户需自定义的配置（根据实际场景修改） SPARK_SQL_CONFIG = { "sql_query": "SELECT * FROM ${input1};" # 需确保 ${input1} 是有效表名 } print("Spark SQL 配置:", SPARK_SQL_CONFIG) ES_CONFIG = { "es_host": "http://tias8es.jcfwpt.cmbc.com.cn:30004", "es_user": "admin", "es_pass": "Cmbc1#tias", "index_name": "gffcm_pfs_indicator", "mode": "append", # 可选 "overwrite" "es_shards": 5, "es_replicas": 1, "failure_threshold": 0.1 # 示例：允许 10% 失败率 } # 执行数据抽取与写入 columns, rows_rdd = get_spark_sql_data(**SPARK_SQL_CONFIG) if columns and rows_rdd: es_insert_data(columns=columns, rows_rdd=rows_rdd, **ES_CONFIG) else: print("[ERROR] 未获取到有效 Spark 数据，同步终止") spark.stop() sys.exit(1) 结合这个代码，规避掉division on by zero 这报错

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