• 企业级搜索elasticsearch应用03-前置处理器


    一。Ingest Node

       IngestNode节点被用于对原始json数据预处理的节点 该节点只需要在 elasticsearch.yml中 添加 node.ingest: true    需要预处理的文档 只需要

    添加一个pipeline(管道) 指定一系列的processor (处理器) 所以管道被运行在ingest节点 pipeline管道包含若干个处理器 源文档的处理可以

    指定pipeline管道

     在处理文档时 指定管道的语法是

    PUT 索引/类型/id?pipeline=指定管道
    {
      "foo": "bar"
    }
    pipeline的维护
    1》添加管道(参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/put-pipeline-api.html)
    管道添加语法
    PUT _ingest/pipeline/管道id
    {
      "description" : "测试管道",
      "processors" : [
         指定多个处理器
      ]
    }
    
    这里演示一个set处理器 在文档添加是 set一个字段(使用之前数据 http://blog.csdn.net/liaomin416100569/article/details/78727827)
    比如在添加数据是 添加一个 状态字段 status:1

    添加处理器

    curl -XPUT '192.168.58.147:9200/_ingest/pipeline/myp' -d '
    {
      "description" : "测试管道",
      "processors" : [
        {
          "set" : {
            "field": "status",
            "value": "1"
          }
        }
      ]
    }';	
    尝试添加一个用户信息
    curl -XPUT '192.168.58.147:9200/user/info/12?pipeline=myp' -d '	
    {"country":"中国","provice":"广东省","city":"广州市","age":"89","name":"王冠宇","desc":"王冠宇是王五的儿子"}
    ';
    查看该doc 发现多了一个status:1的字段 
    [root@node1 ~]# curl -XGET '192.168.58.147:9200/user/info/12?pretty'
    {
      "_index" : "user",
      "_type" : "info",
      "_id" : "12",
      "_version" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "country" : "中国",
        "city" : "广州市",
        "provice" : "广东省",
        "name" : "王冠宇",
        "age" : "89",
        "desc" : "王冠宇是王五的儿子",
        "status" : "1"
      }
    }
    2》删除管道
    curl -XDELETE '192.168.58.147:9200/_ingest/pipeline/myp'
    修改 参考官方文档

    二。常用前置处理器(参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest-processors.html)

    1》 set前置处理器 (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/set-processor.html)

    在文档被处理前 添加一个字段  语法

    {
      "set": {
        "field": "field1",
        "value": 582.1
      }
    }
    2》GROK处理器(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok-processor.html)
    使用grok表达式匹配字段中 特定规则的字符到对应json
    grok表达式是正则更上一层的表达式 grok也支持正则的语法
    语法格式是
       %{SYNTAX:SEMANTIC}
    SYNTAX表示匹配的表达式  SEMANTIC表示将匹配的值写入的字段名 比如
    3.44 55.3.244.1
    匹配grok表达式
    %{NUMBER:duration} %{IP:client}
    NUMBER和IP都是内置的表达式名称 默认存在直接使用 举例 比如管道定义
    curl -XPUT '192.168.58.147:9200/_ingest/pipeline/myp1?pretty' -d '
    {
      "description" : "grok测试",
      "processors": [
        {
          "grok": {
            "field": "message",
            "patterns": ["%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"]
          }
        }
      ]
    }';
    测试数据
    curl -XPUT '192.168.58.147:9200/test/test/1?pipeline=myp1&pretty' -d '	
    {
      "message": "55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043"
    }
    '; 

    查询结果
    [root@node1 httpd]# curl -XGET '192.168.58.147:9200/test/test/1?pretty'
    {
      "_index" : "test",
      "_type" : "test",
      "_id" : "1",
      "_version" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "duration" : "0.043",
        "request" : "/index.html",
        "method" : "GET",
        "bytes" : "15824",
        "client" : "55.3.244.1",
        "message" : "55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043"
      }
    }
    其他处理器参考官网











  • 相关阅读:
    CefSharp应用——High DPI问题
    CefSharp应用——程序输出
    CefSharp应用——环境搭建
    QTTabBar加载项被禁用
    OCR 中文汉字识别,可用于文档识别,身份证识别,名片识别,采用字库+卷积神经网络
    springboot中Thymeleaf和Freemarker模板引擎的区别
    一种mysql 实现用户前两条语句方案
    Elasticsearch java.lang.ClassNotFoundException: org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress
    版本6.2.4的elasticsearch包里面没有InetSocketTransportAddress
    ES spring数据JPA&spring data elasticsearch;找不到类型的属性索引
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liaomin416100569/p/9331155.html
Copyright © 2020-2023  润新知