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有人可以建议如何使用函数 elasticsearch.helpers.streaming_bulk 而不是 elasticsearch.helpers.bulk 将数据索引到 elasticsearch 中。
如果我简单地更改 streaming_bulk 而不是 bulk,则不会索引任何内容,所以我想它需要以不同的形式使用。
下面的代码以 500 个元素的 block 从 CSV 文件创建索引、类型和索引数据到 elasticsearch。它工作正常,但我在徘徊是否有可能提高性能。这就是为什么我想尝试 streaming_bulk 函数。
目前我需要 10 分钟为 200MB 的 CSV 文档索引 100 万行。我使用两台机器,Centos 6.6 和 8 个 CPU-s,x86_64,CPU MHz:2499.902,Mem:总共 15.574G。不确定它能否运行得更快。
es = elasticsearch.Elasticsearch([{'host': 'uxmachine-test', 'port': 9200}])
index_name = 'new_index'
type_name = 'new_type'
mapping = json.loads(open(config["index_mapping"]).read()) #read mapping from json file
es.indices.create(index_name)
es.indices.put_mapping(index=index_name, doc_type=type_name, body=mapping)
with open(file_to_index, 'rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile) #read documents for indexing from CSV file, more than million rows
content = {"_index": index_name, "_type": type_name}
batch_chunks = []
iterator = 0
for row in reader:
var = transform_row_for_indexing(row,fields, index_name, type_name,id_name,id_increment)
id_increment = id_increment + 1
#var = transform_row_for_indexing(row,fields, index_name, type_name)
batch_chunks.append(var)
if iterator % 500 == 0:
helpers.bulk(es,batch_chunks)
del batch_chunks[:]
print "ispucalo batch"
iterator = iterator + 1
# indexing of last batch_chunk
if len(batch_chunks) != 0:
helpers.bulk(es,batch_chunks)
最佳答案
因此流式批量返回一个交互器。这意味着在您开始迭代之前什么都不会发生。 “批量”功能的代码如下所示:
success, failed = 0, 0
# list of errors to be collected is not stats_only
errors = []
for ok, item in streaming_bulk(client, actions, **kwargs):
# go through request-reponse pairs and detect failures
if not ok:
if not stats_only:
errors.append(item)
failed += 1
else:
success += 1
return success, failed if stats_only else errors
所以基本上只调用 streaming_bulk(client, actions, **kwargs) 实际上不会做任何事情。直到您像在这个 for 循环中所做的那样对其进行迭代,索引才真正开始发生。
所以在你的代码中。欢迎您将 'bulk' 更改为 'streaming_bulk',但是您需要迭代流式处理批量的结果,以便实际索引任何内容。
关于python - 如何使用 elasticsearch.helpers.streaming_bulk,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34659198/
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