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在Elasticsearch的数据处理流程中,Pipeline API为数据的预处理和转换提供了强大的工具。随着Elasticsearch 5.x版本之后Ingest Node的引入,Pipeline API的引入为开发者们提供了更多的灵活性和便利性。本文将对Pipeline API的原理、具体使用方法及其在实际场景中的应用进行更加详细的探讨。
在 Elasticsearch 5.0 版本之前,如果用户希望在文档被索引到 Elasticsearch 之前进行预处理,他们通常需要依赖外部工具,如 Logstash,或者以编程方式/手动进行预处理。这是因为早期的 Elasticsearch 版本并不提供文档预处理或转换的能力,它仅仅是将文档按原样索引。
从 Elasticsearch 5.x 版本开始,为了解决这个问题,Elasticsearch 引入了一个名为 ingest node
的功能。Ingest node 为 Elasticsearch 本身提供了文档预处理和丰富的轻量级解决方案。这意味着用户可以在 Elasticsearch 内部直接对文档进行预处理,而无需依赖外部工具。
当数据进入 Elastic 集群并指定了特定的 Pipeline 时,Elasticsearch 中的 ingest node 会按照定义好的处理器(processor)顺序对数据进行操作和处理。这种预处理是通过截取批量和索引请求在 ingest node 上执行的,处理完成后将文档传递回索引或批量 API。
要在索引之前预处理文档,用户必须定义一个 Pipeline。Pipeline 是一系列处理器的集合,用于转换传入的文档。每个处理器都以某种方式转换文档,并且它们按照在 Pipeline 中定义的顺序执行。
要使用 Pipeline,用户只需在索引或批量请求上指定 pipeline
参数,告诉 ingest node 使用哪个 Pipeline。
如果使用默认配置实现 Elasticsearch 节点,默认情况下将启用 master、data 和 ingest 功能,这意味着节点将充当主节点、数据节点和提取节点。但是,如果用户在 elasticsearch.yml
文件中配置了 node.ingest: false
,则该节点上的 ingest 功能将被禁用。
与 Logstash 相比,Elasticsearch 的 ingest node 提供了更高的灵活性。因为用户可以通过编程的方式随时修改 Pipeline,而无需重启整个 Logstash 集群。
随着新的 ingest 功能的发布,Elasticsearch 已经取出了 Logstash 的部分功能,特别是其过滤器部分。这意味着用户现在可以在 Elasticsearch 中直接处理原始日志,而无需先通过 Logstash 进行过滤和预处理。这进一步简化了数据处理流程,并提高了系统的整体性能。
要使用Pipeline API,首先需要定义Pipeline。Pipeline由两部分组成:描述(description)和处理器列表(processor list)。
Elasticsearch提供了大约20个内置的处理器,这些处理器可以在构建Pipeline时使用。此外,还可以使用一些插件提供的处理器,如Ingest Attachment用于处理附件数据、Ingest Geo-IP用于根据IP地址提取地理位置信息等。这些插件增强了Pipeline的数据处理能力。
定义好Pipeline后,就可以通过在索引或批量请求上指定Pipeline参数来使用它。例如,当通过POST请求将数据发送到指定索引时,可以带上pipeline
参数来指定使用的Pipeline。
使用 PUT
请求和 _ingest/pipeline/<pipeline_id>
端点来定义一个新的 Pipeline 或更新一个已存在的 Pipeline。Pipeline 的定义包含了一个可选的 description
字段和一个 processors
列表。
例如,定义一个名为 firstpipeline
的 Pipeline,它将消息字段(message
)中的值转换为大写:
PUT _ingest/pipeline/firstpipeline
{
"description": "将 message 字段中的值转换为大写",
"processors": [
{
"uppercase": {
"field": "message"
}
}
]
}
要在索引文档之前使用定义的 Pipeline,只需在索引或批量请求的 URL 中添加 ?pipeline=<pipeline_id>
参数。
例如,使用之前定义的 firstpipeline
来索引一个文档:
PUT my_index/_doc/1?pipeline=firstpipeline
{
"name": "pipeline",
"message": "this is so cool!"
}
执行上述请求后,索引到 my_index
中的文档将具有大写形式的 message
字段。
使用 GET
请求和 _ingest/pipeline
端点可以检索现有 Pipeline 的定义。
例如,要获取所有 Pipeline 的定义:
GET _ingest/pipeline
或者,要获取特定 Pipeline(如 secondpipeline
)的定义:
GET _ingest/pipeline/secondpipeline
使用 DELETE
请求和 _ingest/pipeline/<pipeline_id>
端点可以删除一个 Pipeline。
例如,删除名为 firstpipeline
的 Pipeline:
DELETE _ingest/pipeline/firstpipeline
使用 _simulate
端点可以模拟 Pipeline 的执行,而不实际索引文档。这对于测试 Pipeline 定义和查看预期结果非常有用。
例如,模拟 secondpipeline
对提供的文档集的执行:
POST _ingest/pipeline/secondpipeline/_simulate
{
"docs": [
{
"_source": {
"name": "pipeline",
"message": "this is so cool!"
}
},
{
"_source": {
"name": "nice",
"message": "this is nice!"
}
}
]
}
上述请求将返回模拟执行后的文档,并显示每个文档经过 Pipeline 处理后的结果。
在 Pipeline 的定义中,还可以引用其他已存在的 Pipeline。这允许用户创建复杂的文档处理流程,通过组合多个 Pipeline 来实现。
例如,先定义一个 pipelineA
,然后在 pipelineB
中引用它:
PUT _ingest/pipeline/pipelineA
{
"description": "内部 Pipeline",
"processors": [
{
"set": {
"field": "inner_pipeline_set",
"value": "inner"
}
}
]
}
PUT _ingest/pipeline/pipelineB
{
"description": "外部 Pipeline",
"processors": [
{
"pipeline": {
"name": "pipelineA"
}
},
{
"set": {
"field": "outer_pipeline_set",
"value": "outer"
}
}
]
}
在上述示例中,当使用 pipelineB
索引文档时,首先会执行 pipelineA
的处理器,然后再执行 pipelineB
中定义的其他处理器。
Pipeline API在数据预处理方面有着广泛的应用。以下是一些具体的应用场景:
数据清洗:通过Pipeline API,可以在数据索引到Elasticsearch之前对数据进行清洗,去除无用的字段、转换数据类型、处理缺失值等。这有助于确保数据的准确性和一致性。
日志处理:对于日志数据,Pipeline API非常有用。它可以用于解析和格式化日志数据,提取出有用的字段进行索引,以便于后续的查询和分析。例如,可以使用Grok处理器来解析复杂的日志行。
数据增强:除了基本的数据清洗和转换外,Pipeline API还可以用于数据增强。例如,通过Ingest Geo-IP插件,可以根据IP地址提取出地理位置信息并添加到文档中;通过Ingest User-Agent插件,可以解析用户代理字符串并提取出浏览器、操作系统等信息。
动态修改Pipeline:由于Pipeline API支持编程方式修改,因此可以根据实际需求动态地修改Pipeline。这意味着当数据格式或处理需求发生变化时,无需修改源代码或重启Elasticsearch集群,只需通过API调用即可更新Pipeline。
在 Bulk API 中使用
使用 Bulk API 时,可以指定 pipeline 来预处理批量文档。例如:
POST _bulk
{"index": {"_index": "my_index", "_id" : "1", "pipeline": "my_pipeline"}}
{"name": "zhang san", "category": "sports"}
对于 Bulk API 请求,可以包含多个操作(如 index, update, delete 等),并为每个操作指定不同的 pipeline(如果需要)。
在 Beats 中使用
在 Filebeat 或其他 Beats 中,可以通过配置 pipeline processor 来预处理事件数据。这允许在数据发送到 Elasticsearch 之前进行必要的转换和增强。具体可参阅 Elastic 官方文档中关于 Beats 和 pipeline processor 的部分。
在 Reindex API 中使用
当从一个索引重新索引到另一个索引时,可以使用 pipeline 来预处理数据。例如:
POST _reindex
{
"source": {
"index": "source_index"
},
"dest": {
"index": "destination_index",
"pipeline": "some_ingest_pipeline"
}
}
这样,从 source_index
重新索引到 destination_index
的所有文档都将通过 some_ingest_pipeline
进行预处理。
在 Enrich Processors 中使用
Elasticsearch 的 enrich processor 允许你根据其他索引中的数据进行数据丰富。结合 ingest pipeline,可以在数据丰富之前对文档进行预处理。例如,可以在 enrich processor 之前使用 pipeline 来提取或转换字段,以确保它们可用于 enrich processor。
在 Update By Query API 中使用
使用 Update By Query API 更新索引中的文档时,可以通过指定 pipeline 来预处理这些文档。例如:
POST my_index/_update_by_query?pipeline=my_pipeline
{
"query": {
"match": {
"some_field": "some_value"
}
}
}
上述请求将更新 my_index
中满足 some_field: some_value
条件的文档,并在更新前通过 my_pipeline
对它们进行预处理。
在索引中设置 Default Pipeline
对于特定索引,可以通过设置默认 pipeline 来确保所有新索引的文档都经过该 pipeline 的处理。例如:
PUT my_index
{
"settings": {
"index.default_pipeline": "my_pipeline"
}
}
此后,任何索引到 my_index
的新文档都将默认通过 my_pipeline
进行预处理。注意,在较新版本的 Elasticsearch 中,设置方式可能有所变化,请查阅相应版本的官方文档。
默认情况下,Elasticsearch 提供大量的ingest处理器。 可以在地址https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest-processors.html 找到已经为我设计好的内置的 processors。下面是一些常见的一些 processor :
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