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|
"""
提取文档数超过10000的数据
按照某个字段的值具有唯一性进行升序,
按照@timestamp进行降序,
第一次查询,先将10000条数据取出,
取出最后一个时间戳,
在第二次查询中,设定@timestamp小于将第一次得到的最后一个时间戳,
同时设定某个字段的值具有唯一性进行升序,
按照@timestamp进行降序,
"""
from
elasticsearch
import
Elasticsearch
import
os
write_path
=
"E:\\公司\\案例数据采集\\olt告警案例分析\\10000_data.txt"
es
=
Elasticsearch(hosts
=
"", timeout
=
1500
)
write_file
=
open
(write_path,
"a+"
)
def
_first_query():
index_
=
"gather-010"
_source
=
[
"TWICE_BOOK_TIME"
,
"@timestamp"
]
try
:
rs
=
es.search(index
=
index_, body
=
{
"size"
:
10000
,
"query"
: {
"match_all"
: {}
},
"sort"
: [
{
"@timestamp"
: {
"order"
:
"desc"
}
},
{
"TASK_RECEIVE_ID.keyword"
: {
"order"
:
"asc"
}
}
],
"_source"
: _source
})
return
rs
except
:
raise
Exception(
"{0} search error"
.
format
(index_))
def
_get_first_data(first_rs):
i
=
0
if
first_rs:
for
hit
in
first_rs[
'hits'
][
'hits'
]:
IptvAccount
=
hit[
'_source'
][
'TWICE_BOOK_TIME'
]
timestamp
=
hit[
'_source'
][
'@timestamp'
]
if
IptvAccount
is
None
:
IptvAccount
=
""
write_file.write(IptvAccount
+
","
+
timestamp
+
"\n"
)
i
+
=
1
if
i
=
=
10000
:
return
timestamp
def
_second_query(timestamp):
index_
=
"gather-010"
_source
=
[
"TWICE_BOOK_TIME"
,
"@timestamp"
]
try
:
rs
=
es.search(index
=
index_, body
=
{
"size"
:
10000
,
"query"
: {
"bool"
: {
"filter"
: {
"range"
: {
"@timestamp"
: {
"lt"
: timestamp
}
}
}
}
},
"sort"
: [
{
"@timestamp"
: {
"order"
:
"desc"
}
},
{
"TASK_RECEIVE_ID.keyword"
: {
"order"
:
"asc"
}
}
],
"_source"
: _source
})
return
rs
except
:
raise
Exception(
"{0} search error"
.
format
(index_))
if
__name__
=
=
"__main__"
:
first_rs
=
_first_query()
first_timestamp
=
_get_first_data(first_rs)
print
(first_timestamp)
while
True
:
second_rs
=
_second_query(first_timestamp)
first_timestamp
=
_get_first_data(second_rs)
if
first_timestamp
is
None
:
break
print
(first_timestamp)
|
以上这篇python批量从es取数据的方法(文档数超过10000)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/sxf_123456/article/details/80373818 。
最后此篇关于python批量从es取数据的方法(文档数超过10000)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python批量从es取数据的方法(文档数超过10000)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!