需求：修复与增强写入的数据

• Tags字段中，逗号分隔的文本应该是数组，而不是一个字符串
  • 需求：后期需要对Tags进行Aggregation统计

数据demo

Ingest Node

• Elasticsearch 5.0后，引入的一种新的节点类型。默认配置下，每个节点都是Ingest Node
  • 具有预处理数据的能力，可拦截Index或Bulk API的请求
  • 对数据进行转换，并重新返回给Index或Bulk API
• 无需Logstash，就可以进行数据的预处理，例如
  • 为某个字段设置默认值；重命名某个字段的字段名；对字段值进行Split操作
  • 支持设置Painles脚本，对数据进行更加复杂的加工

Pipeline & Processor

• Pipeline：管道会对通过的数据（文档），按照顺序进行加工
• Processor：Elasticsearch对一些加工的行为进行了抽象包装
  • Elasticsearch有很多内置的processors，也支持通过插件的方式，实现自己的Processor

pipeline & processor

使用pileline切分字符串

pipeline切分字符串示例

模拟的效果

其他的processor

set新字段

pileline的创建、查看及使用

#为ES添加一个pipeline
PUT _ingest/pipeline/blog_pipeline
{
  "description": "a blog pipeline",
  "processors": [
    {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        },
        "set": {
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
  ]
}
#查看pipeline
GET _ingest/pipeline/blog_pipeline
#测试pipeline
POST _ingest/pipeline/blog_pipeline/_simulate
{
   "docs": [
    {
      "_index": "index",
      "_id": "id",
      "_source": {
         "title": "Introducing big data",
          "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
          "content": "you known, for big data"
      }
    },
    {
      "_index": "index",
      "_id": "id",
      "_source": {
         "title": "Introducing cloud computering",
          "tags": "openstack,k8s",
          "content": "you known, for cloud"
      }
    }
    ]
}

使用update by query

PUT tech_blog/_doc/1
{
  "title": "Introducing big data",
  "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
  "content": "you known, for big data"
}
#使用pipeline更新数据
PUT tech_blog/_doc/2?pipeline=blog_pipeline
{
  "title": "Introducing cloud computering",
          "tags": "openstack,k8s",
          "content": "you known, for cloud"
}
POST tech_blog/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
#查看两条数据，一条被处理，一条未被处理
POST tech_blog/_search
{}
#update by query，会导致错误
POST tech_blog/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
#增加upate_by_query的条件
POST tech_blog/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {"exists": {
          "field": "views"
        }}
      ]
    }
  }
}

一些内置的processors

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/ingest-processors.html
  • Split Processor（例：将给定字段值分成一个数组）
  • Remove / Rename Processor（例：移除一个，重命名一个）
  • Append（例：为商品新增标签）
  • Convert（例：将商品价格，从字符串转成数字）
  • Date / JSON（例：日期格式转换，字符串转成JSON对象）
  • Date Index Name Processor（例：将通过该处理器的文档，分配到指定时间格式的索引中）
    ...

Ingest Node vs Logstash

https://www.elastic.co/cn/blog/should-use-logstash-or-elasticsearch-ingest-nodes

Painless简介

• 自Elasticsearch 5.x后引入，专门为Elasticsearch设计，扩展了Java的语法
• 6.0开始，ES只支持Painless。Groovy，Javascript和Python都不再支持
• painless支持所有java的数据类型及java api自己
• painless script具备以下特性
  • 高性能 / 安全
  • 支持显示类型或者动态定义类型

Plainless的用途

• 可以对文档字段进行加工处理
  • 更新或删除字段，处理数据聚合操作
  • Script Field：对返回的字段提前进行计算
  • Function Score：对文档的算分进行处理
• 在Ingest Pipeline中执行脚本
• 在Reindex API, Update by query时，对数据进行处理

通过Painless脚本访问字段

pipeline script的使用

其他用法

  PUT tech_blogs/_doc/1
  {
    "title": "Introducing big data",
          "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
          "content": "you known, for big data",
          "views": 0
  }
  
POST tech_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.views += params.new_views",
    "params": {
      "new_views": 100
    }
  }
}

• 保存脚本及使用

#保存script在cluster中
POST _scripts/update_views
{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": "ctx._source.views += params.new_views"
  }
}
POST tech_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "id": "update_views",
    "params": {
      "new_views": 20
    }
  }
}
#查询时新增随机数
GET tech_blogs/_search
{
  "script_fields": {
    "rnd_views": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": """
        java.util.Random rnd = new Random();
        doc['views'].value+rnd.nextInt(100);
        """
      }
    }
  }
}

脚本缓存

• 编译的开销较大
• Elasticsearch会将脚本编译后缓存在Cache中
  • Inline Script和Stored Scripts都会被缓存
  • 默认缓存100个脚本