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Elasticsearch FSCrawler 文档爬虫学习，请先看这一篇！

作者：笔触狂放9 | 2024-04-30 19:02:14

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FSCrawler 是一个开源项目，可以帮助我们快速简便地将文件（如 PDFs、Office 文档等）索引到 Elasticsearch 中。

其作者 David Pilato，有20年+工作经验。自 2013 年至今，一直在 Elastic公司工作，可以算作 Elastic 元老级员工。

博客地址：https://david.pilato.fr/

Github：https://github.com/dadoonet

咱们之前的织网文档检索系统项目，也就是《一本书讲透Elasticsearch》第18章项目，就推荐使用 FSCrawler 作为文档爬虫。本文将深入详尽介绍 FSCrawler 的功能、使用方法，并给出注意事项，确保大家都能够有效利用这一强大的文档爬虫工具。

一、FSCrawler 功能介绍

FSCrawler 提供了一种高效的方法来自动化文件的索引过程，支持多种文件格式，并具备以下核心功能：

多种文件支持：能够处理包括但不限于PDF、Microsoft Office文档、OpenOffice文档等多种格式。
文本提取：从上述文件中提取文本，利用 OCR 技术处理图像和扫描的文档。
元数据提取：自动提取文件的元数据，如作者、标题、关键词等。
更新和同步：监视文件夹变化，自动更新索引以反映新增、修改或删除的文件。
安全：支持使用用户名和密码对 Elasticsearch 进行安全连接。
扩展性：可以配置为处理大规模的数据集。

二、FSCrawler 下载步骤指南

首先，确保我们已安装 Java 8 或更高版本，因为 FSCrawler 是用 Java 开发的。

官方文档举例的时候，jdk 版本是15.0.1。所以，版本不建议过低。

接下来，从 GitHub 上的 FSCrawler 项目下载最新的发行版。

FSCrawler GitHub地址：https://github.com/dadoonet/fscrawler

这里有个版本映射表，咱们需要结合自己 Elasticsearch 集群版本进行选型。如下图所示，Elasticsearch 6.X、7.X、8.X 都推荐使用 FSCrawler 的2.10-SNAPSHOT 版本。

下载步骤建议如下：

2.1 第一步：点击上图的“Last SNAPSHOT v2.10-SNAPSHOT”。

2.2 第二步：点击“2.10-SNAPSHOT”。

2.3 第3步，找到适合自己版本的安装包。

这里其实有个小细节，默认最新版本的安装包在页面的最后面，需要不断地下拉到底才能找到。

如果 Elasticsearch 8.X，选型了2022年左右的版本，后续的启动环节会报错！

所以，选型版本真的非常重要！

下载成功标示如下：

三、FSCrawler 安装指南

安装很简单，只需要解压下载的文件即可。

将安装包下载或者远程拷贝到 Linux 服务器，其他部署方式如Docker等，参见官方文档即可，原理一致，不再赘述。

3.1 步骤1：解压 FSCrawler

3.2 步骤2：启动 FSCrawler

为了方便咱们在部署路径本地修改和维护配置文件，我们要指定一个本地路径，同时需要写上一个 job 名称。

具体命令行参考如下：


mkdir test
 bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421

执行截图参考如下：

3.3 步骤3：修改配置文件

经过步骤 2 后，test 路径下会创建了名为：“fs_job_20240421”的 job 任务，目录结构如下图所示。

我们先解读一下_settings.yaml 各个字段的含义，然后再说明针对 8.X 版本如何修改。

配置内容主要包括 Elasticsearch 连接信息、文件夹路径、扫描间隔等，如下表格所示。

字段名	含义	使用范例
`name`	FSCrawler 任务的名称，用于区分不同的索引任务	`"name": "fs_job_20240421"`
`fs.url`	需要被索引的文件或目录的路径	`"url": "/tmp/es"`
`fs.update_rate`	文件系统检查更新的频率，如15分钟检查一次	`"update_rate": "15m"`
`fs.excludes`	定义哪些文件应该被排除在外的文件名模式列表（支持通配符）	`"excludes": ["/~"]`
`fs.json_support`	布尔值，决定是否解析文件中的JSON内容	`"json_support": false`
`fs.filename_as_id`	布尔值，是否使用文件名作为Elasticsearch文档ID	`"filename_as_id": false`
`fs.add_filesize`	布尔值，决定是否将文件大小信息添加到索引中	`"add_filesize": true"`
`fs.remove_deleted`	布尔值，决定是否从索引中删除已经在文件系统中删除的文件	`"remove_deleted": true"`
`fs.add_as_inner_object`	布尔值，是否将文件信息作为内部对象添加	`"add_as_inner_object": false"`
`fs.store_source`	布尔值，是否存储原始文件的内容	`"store_source": false"`
`fs.index_content`	布尔值，决定是否索引文件内容	`"index_content": true"`
`fs.attributes_support`	布尔值，是否索引文件的属性（如权限等信息）	`"attributes_support": false"`
`fs.raw_metadata`	布尔值，是否索引文件的原始元数据	`"raw_metadata": false"`
`fs.xml_support`	布尔值，是否解析和索引XML文件	`"xml_support": false"`
`fs.index_folders`	布尔值，是否索引目录结构	`"index_folders": true"`
`fs.lang_detect`	布尔值，是否进行语言检测并索引	`"lang_detect": false"`
`fs.continue_on_error`	布尔值，是否在遇到错误时继续执行	`"continue_on_error": false"`
`fs.ocr.language`	OCR处理的语言	`"language": "eng"`
`fs.ocr.enabled`	布尔值，是否启用OCR功能	`"enabled": true"`
`fs.ocr.pdf_strategy`	OCR处理PDF文件的策略	`"pdf_strategy": "ocr_and_text"`
`fs.follow_symlinks`	布尔值，是否跟随符号链接	`"follow_symlinks": false"`
`elasticsearch.nodes.url`	Elasticsearch节点的完整URL	`"url": "https://127.0.0.1:9200"`
`elasticsearch.bulk_size`	在单个批量请求中向Elasticsearch发送的最大文档数量	`"bulk_size": 100"`
`elasticsearch.flush_interval`	批量操作的刷新间隔，确保数据定期被写入Elasticsearch	`"flush_interval": "5s"`
`elasticsearch.byte_size`	指定批量请求的最大字节大小	`"byte_size": "10mb"`
`elasticsearch.ssl_verification`	布尔值

一个基本的默认的配置示例如下：


---
name: "fs_job_20240421"
fs:
  url: "/tmp/es"
  update_rate: "15m"
  excludes:
  - "*/~*"
  json_support: false
  filename_as_id: false
  add_filesize: true
  remove_deleted: true
  add_as_inner_object: false
  store_source: false
  index_content: true
  attributes_support: false
  raw_metadata: false
  xml_support: false
  index_folders: true
  lang_detect: false
  continue_on_error: false
  ocr:
    language: "eng"
    enabled: true
    pdf_strategy: "ocr_and_text"
  follow_symlinks: false
elasticsearch:
  nodes:
  - url: "https://127.0.0.1:9200"
  bulk_size: 100
  flush_interval: "5s"
  byte_size: "10mb"
  ssl_verification: true
  push_templates: true

我修改后的正确的可执行的配置如下：


---
name: "fs_job_2024"
fs:
  url: "/mingyi_install/zhiwang_fs"
  update_rate: "1m"
  excludes:
  - "*/~*"
  json_support: false
  filename_as_id: false
  add_filesize: true
  remove_deleted: true
  add_as_inner_object: false
  store_source: false
  index_content: true
  attributes_support: false
  raw_metadata: false
  xml_support: false
  index_folders: true
  lang_detect: false
  continue_on_error: false
  ocr:
    language: "eng"
    enabled: true
    pdf_strategy: "ocr_and_text"
  follow_symlinks: false
elasticsearch:
  nodes:
  - url: "https://127.0.0.1:9200"
  bulk_size: 100
  flush_interval: "5s"
  byte_size: "10mb"
  ssl_verification: false
  username: elastic
  password: changeme

极简解读一下：

fs 相关的都是：文件源头相关配置，比如：url 代表的是文件存储的路径。

而 elasticsearch 相关的都是：“目的端”，代表 Elasticsearch 集群相关配置。

在 elasticsearch 部分如果不设置 index 相关，则同步到Elasticsearch 默认索引名为name下的 "fs_job_2024"名称。

更多细节配置参考：

https://fscrawler.readthedocs.io/en/latest/admin/fs/index.html#example-job-file-specification

8.X 版本安全需要设置用户名和密码，需要 https 通信。

3.4 步骤 4: 运行 FSCrawler

在配置文件设置完毕后，使用命令行启动 FSCrawler，命令如下：

bin/fscrawler --config_dir ./test  fs_job_20240421

再次执行，就能将本地文件写入 Elasticsearch。

在 kibana Dev-tool 中，我们能看到两个索引。

其一，索引名：fs_job_2024 就是 _settings.yaml 配置文件中的最开头的 name。

其存储数据如下，基本上文件想的信息，比如：文件内容、文件基础数据（meta）、文件创建/修改时间、扩展名、路径等全部都包含了。

其二，索引名：fs_job_2024_folder 是基于咱们定义的 name 自动生成和创建的。

存储的是配置的文件路径相关的基础信息。

3.5 步骤 5: 按业务需求修改 Mapping，重新导入数据。

Mapping 映射是默认生成的。

我们朴素的认知：倒排索引的不可变导致我们重新修改 Mapping 后必须重新导入数据。

但，默认的Mapping可能达不到业务的预期，所以，咱们必须得修改。

究竟如何改呢？——这个问题我反复验证几个不同方案超过三个小时，最后总结出如下核心步骤。

第一步：先同步讲数据写入 Elasticsearch

同步骤 3.4 所示。

bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421

这个时候，如官方文档所述：

https://fscrawler.readthedocs.io/en/latest/admin/fs/elasticsearch.html#mappings

在 Elasticsearch 集群中会多了如下的索引模版和组件模版。

模版类型	模版名称
索引模版	fscrawler_docs_fs_job_2024
索引模版	fscrawler_folders_fs_job_2024_folder
索引模版	fscrawler_folders_fs_job_folder
索引模版	fscrawler_docs_fs_job
组件模版	fscrawler_settings_total_fields
组件模版	fscrawler_mapping_file
组件模版	fscrawler_mapping_attributes
组件模版	fscrawler_mapping_path
组件模版	fscrawler_alias
组件模版	fscrawler_mapping_meta
组件模版	fscrawler_settings_shards
组件模版	fscrawler_mapping_content
组件模版	fscrawler_mapping_attachment

如下指令我和可以看出，一个索引模版由多个组件模版组成。这是 Elasticsearch 模版的最新格式。

如上表格内容都是 fscrawler 在导入环节自动生成的。

第二步：禁用 FSCrawler 的自动模板推送

在我们之前的 FSCrawler 配置文件 _settings.yaml 中，设置 push_templates 为 false。

该设置阻止 FSCrawler 自动创建和更新 Elasticsearch 的索引模板。

配置示例如下：


name: "fs_job_2024"
elasticsearch:
  push_templates: false

第三步：按需修改组件模版的部分参数

在禁用自动模板推送后，我们需要手动更新或创建所需的 component template，以包含中文分词器。

例如，如果我们想对内容字段使用中文分词器，我们可以更新 fscrawler_mapping_content 模板如下：


PUT _component_template/fscrawler_mapping_content
{
  "template": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}
######省略其他定制需求########

第四步: 删除现有的索引

如果在 Elasticsearch 中已经存在由 FSCrawler 创建的索引，我们需要删除这些索引，因为索引的 mapping 一旦创建后不能直接修改（只能增加字段）。删除索引的命令如下：


DELETE fs_job_2024_folder
DELETE fs_job_2024

请注意，这将删除所有相关数据，因此请确保我们已经备份了任何重要数据。

第五步: 重启 FSCrawler

在更新了 component template 并删除了旧索引后，重新启动 FSCrawler。

现在，FSCrawler 将使用我们更新的 template 来创建新的索引，而这次新的索引将包含我们设置的中文分词器。

bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421

第六步：验证 Mapping

验证新创建的索引是否使用了正确的 mapping 设置。我们可以使用以下命令来查看索引的 mapping：

GET fs_job_2024/_mapping

确保返回的信息中包含了我们配置的中文分词器。

通过以上步骤，我们可以确保 FSCrawler 不会覆盖我们自定义的 Mapping，同时能够使用中文分词器来索引文档内容。

这样配置后，FSCrawler 在爬取文档到 Elasticsearch 的过程中，就会使用咱们刚才指定的中文分词器进行文本分析。

四、FSCrawler 常见使用错误与解决方案

在使用 FSCrawler 进行文件索引时，我们可能会遇到各种问题。本小节将列出一些常见的错误以及相应的解决方案，帮助我们更有效地使用 FSCrawler。

4.1 问题一：索引大文件和小文件时出现错误

问题描述：当索引包含大小差异很大的文件时，可能会遇到“HTTP Entity Too Large”错误。

解决方案：此错误通常由 Elasticsearch 的 HTTP 请求体大小限制引起。我们可以通过增加服务器的接收限制来解决这个问题：

1.在 Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yml 中，设置 http.max_content_length 的值更高（例如 200mb，缺省100mb）。
2.重启 Elasticsearch 服务以使配置生效。
3.重新启动 FSCrawler 并再次尝试索引操作。

http.max_content_length: 200mb

参见：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-network.html

4.2 问题二：索引文件夹未在最新版本中创建

问题描述：在使用最新版本的 FSCrawler 时，文件夹索引没有被创建。

解决方案：这可能是由于 FSCrawler 的配置问题或是 Elasticsearch 版本兼容性问题。尝试以下方法：

1.检查 ~/.fscrawler/{job_name}/_settings.json 文件中的 fs.index_folders 设置，确保其值为 true。

2.确认我们的 Elasticsearch 版本与 FSCrawler 的版本兼容。在一些情况下，FSCrawler 的新版本可能需要更新的 Elasticsearch 版本。

记得在进行任何配置修改或软件升级后，都应该重启相关服务，以确保所有的更改能够正确应用。

4.3 问题三：反复闪退问题

每次都要求重新创建文件，即便已经反复确认创建成功了。这个我花了3个小时左右验证，是版本问题，需要咱们选择 2.10 最新日期的版本！

4.4 问题四：python Flask 连接报错——security_exception

elasticsearch.exceptions.AuthenticationException: AuthenticationException(401, 'security_exception', 'missing authentication credentials for REST request [/fs_job/_search]')

Python 版本问题，python 要3.10 以上！负责会报如上错误。

五、注意事项及小结

安全配置：在连接到 Elasticsearch 时，如果我们的集群配置了安全认证，确保我们的配置文件中填写了正确的用户名和密码。
OCR 设置：如果需要从图像或PDF文档中提取文本，请确保我们的系统上安装了 Tesseract OCR，并正确配置在 FSCrawler 设置中。
性能优化：对于大数据量的文件处理，考虑适当增加 JVM 的内存分配，以及使用 SSD 硬盘来提升处理速度。
错误处理：FSCrawler 会在控制台输出运行日志，如果遇到问题，日志是解决问题的第一手资料。

通过上述详细指南，我们应该能够有效地部署和使用 FSCrawler，使文档管理和检索过程自动化、高效化。希望这份指南对你也有所帮助！

此部分也可以作为《一本书讲透 Elasticsearch》第18章的延伸讲解。

如果有任何问题，欢迎留言交流。

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