ES应用实践

1. 通过curl命令

curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT ':9200/index1' -d '
{
    "settings" : {
        "index" : {
            # 配置分片数，分片数多时查询速度快，一般分片数与节点数一致
            # 分片数只能在索引创建时配置，创建后不可修改
            "number_of_shards" : 5,
            "number_of_replicas" : 1
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "col1": {
                "type": "text"
            },
			"col2": {
                "type": "text"
            },
			"col3": {
                "type": "date"
            },
			"col4": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}'

2. 通过logstash：采用logstash将mysql中的数据库迁至es的某一index时，若该index不存在，则自动创建，但是推荐采用curl命令创建index，可以自行定义index的配置

两种语法均可

curl -XDELETe -u elastic:changeme http://:9200/index1
curl -X DELETE 'http://:9200/index1'

由于都是get方法，可以直接在浏览器中打开

1. 查看索引中总记录数

http://:9200/index1/_count

2. 查看索引的配置、分片数等

http://:9200/index1/_settings

1. 修改 max_result_window：该参数控制了一次ES查询的最大返回数量，默认为10000，很多场景下期望的查询返回超出该值，可通过如下语法进行修改。

curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT http://:9200/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 100000000}}'

当只想修改某一index的max_result_window，需要在请求中指定index的名称

curl -XPUT http://:9200/index1/_settings -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index": {"max_result_window": 1000000}}'

2. 修改 max_buckets：该参数控制了一次ES分组查询的最大桶数，当某些应用场景需要使用ES的AGG统计功能时，某些列的分组可能会超过默认的桶数（10000），可通过如下语法进行修改。

curl -XPUT http://:9200/_cluster/settings -H 'Content-Type: application/json' -d '{"persistent": {"search.max_buckets": 300000}}'

3. 修改字段属性：当某一场景需要统计某一列分组后的组内数量时，该列必须为fielddata属性才可以进行统计，可采用如下语法进行修改。当然也可以在query的查询语法中进行临时指定。

curl -XPUT http://:9200/index1/_mapping -H 'Content-Type: application/json' -d '{"properties": {"bill_no": {"type": "text",  "fielddata": true}}}'

es客户端提供了类似于一般sql的查询功能，对于不熟悉ES的query语法的用户而言，借助该客户端工具，可以更快的进行学习。当然，该客户端并未实现所有的sql语法，存在一定的局限性。

1. 启动elasticsearch-sql-cli客户端，出现下图表明客户端启动成功

/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch-sql-cli

2. 输入待查询的sql语句（与mysql的查询方法一致）

index建立后，需要向index中迁移数据，根据来源数据库的不同，这里有2种方法进行迁移。

采用hive的jar包，可以方便的将hive中的数据迁移到es中，语法如下，ES的数据是存在hive表中的。

hive -e "ADD JAR /opt/install/elasticsearch-hadoop-7.6.2/dist/elasticsearch-hadoop-7.6.2.jar;
ADD JAR /usr/hdp/current/hive-client/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar;
drop table es_data.index1;
CREATE EXTERNAL TABLE es_data.index1(
    col1 string,
    col2 string,
    col3 string,
    col4 string
)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
TBLPROPERTIES(
    'es.resource'='index1',
    'es.query'='?q=col3:*',
    'es.nodes'='','es.port'='9200',
    'es.date.format'='yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
    'es.ser.reader.value.class'='com.jointsky.bigdata.hive.EsValueReader'
);
insert overwrite table es_data.index1 select col1, col2, col3, col4 from data_platform.index1;"

从mysql中迁移需要借助logstash工具、mysql的jdbc的jar包，这里对于logstash的安装配置不作叙述。
执行命令如下，参数–path.data，当一台服务器中需执行多张表的迁移，且没有配置到一个conf文件中时，此时执行多个logstash命令时需要指定

/usr/local/logstash/bin/logstash -f /opt/merge/merge_index1_to_es.conf --path.data=/opt/index1/

merge_index1_to_es.conf的配置如下，当迁移多表时，可在input中编写多个jdbc配置：

input {
    jdbc {
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://:3306/?characterEncoding=UTF8&serverTimezone=UTC"
      jdbc_user => "<>"
      jdbc_password => "<>"
      jdbc_driver_library => "/opt/merge_index1/mysql-connector-java-6.0.6.jar"
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled => "true"
      jdbc_page_size => "50000"
      codec => plain { charset => "UTF-8"}

      jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
      statement_filepath => "/opt/merge_index1/sql_to_es_index1.sql"
      # 定时配置，分、时...，如下为每2分钟执行一次
      schedule => "*/2 * * * *"
      type => "jdbc"
      record_last_run => true
      tracking_column => import_time
      last_run_metadata_path => "/opt/merge_index1/index1_last_run.txt"
      clean_run => false
    }
}

sql_to_es_index1.sql的配置如下，sql_last_value为上一次merge成功的时间：

select * from tender_info_report where import_time>=:sql_last_value

由于logstash的定时最快为每分钟迁移一次，如果mysql源数据刷新间隔更快，可能会遗漏数据，此时可以对sql语句稍作修改，下列语法的含义为：当sql_last_value=2021-11-12 04:59:00.386511000时，执行下一次迁移时，将从mysql中取出import_time>='2021-11-12 04:00:00’的数据。

select * from tender_info where import_time>= str_to_date((:sql_last_value), '%Y-%m-%d %H')

index1_last_run.txt的配置如下：第一次执行时，提供一个空的txt即可，后续每次执行logstash会自动更新时间，形式如下

--- !ruby/object:DateTime '2021-11-12 04:59:00.386511000 Z'

es的高效查询是其被广泛应用的重要原因，特别是非结构化文本查询，mysql这样的数据库在大数据量时基本无法应用like查询，而ES却可以进行相对快速的查询。

当查询语法较少，且不使用ES的统计功能时，可以通过url进行查询，使用案例如下

import request

# 一条url语法只能执行同一种逻辑运算：and 或者 or，不能既有and条件又有or条件
# 需要注意的是由于ES的分词器的原因，url条件中的双引号、单引号的含义是有区别的
# col2:"百度"——>查询文本中包含百度的记录
# col2:'百度'——>查询文本中包含百、度、百度的记录
url = 'http://:9200/index1/_search?q=col1:[2021-11-01 TO 2021-11-07] AND col2:"百度"&size=10000&pretty'
req = requests.get(url)
req_json = req.json()['hits']['hits']

ES的查询语法说明官方文档：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_most_important_queries.html

当某一场景的查询条件为如下的sql语句：

"select count(BILL_NO) from abnormal_result where (( MAIN_G_NAME like '%耳钉%' and PACK_NO='4')) and whole_risk!= 0 limit 10,5"

采用es的语句进行查询时的代码如下：

es = Elasticsearch(["" + ':' + "9200"])
body = {
    # from, size参数实现了limit 10,5的语法
    "from": 10,
    "size": 5,
    "query": {
        # 条件联查，联合查询需要都返回TRUE
        # 此处bool将实现 (( MAIN_G_NAME like '%耳钉%' and PACK_NO='4')) and whole_risk!= 0 中第二个and的功能
        # 其实更容易理解的方式就是有几个and、or就套几层bool，可以一直嵌套下去
        "bool": {
            # should：or查询, must: and查询
            # 此处 must语法内将实现( MAIN_G_NAME like '%耳钉%' and PACK_NO='4')中的and功能
            "must": [
                {
                    # 模糊匹配，以短语形式，若使用"match"的语法，则会返回“耳环”、“钉珠”等结果
                    # 使用"match_phrase"，则返回完全符合“耳钉”的结果
                    "match_phrase": {
                        "main_g_name": '耳钉'
                    }
                },
                {
                    # 精确匹配，term适用于数字，查字符串时可能无返回值
                    "term": {
                        "pack_no": '4'
                    }
                }
            ],
            # 不等于
            # 此处实现whole_risk!= 0的语法
            "must_not": [
                {
                    "match": {
                        "whole_risk": "0"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    # 统计符合query要求的单据的数量
    # cardinality: 去重计数，value_count: 计数
    # 此处bill_no需要指定为keyword类型
    "aggs": {
        "count": {
            "cardinality": {
                "field": "bill_no.keyword"
            }
        }
    }
}
result = es.search(index="abnormal_result", body=body)

某次分组统计查询时，返回数据量较大，报错：[parent] Data too large
处理方法：增大内存

vim /opt/elasticsearch/config/jvm.options

# 可根据服务器内存自行配置，默认为1g
-Xms2g
-Xmx2g

es中jvm的gc管理参考：

https://blog.csdn.net/wang_zhenwei/article/details/50385720

采用如下语法在浏览器中打开查看索引中的fielddata内存情况：可以发现memory_size_in_bytes（占用内存），evictions（驱逐）为0

http://10.30.239.196:9200/abnormal_result/_stats/fielddata?fields=*&pretty

在elasticsearch.yml中配置断路器相关的参数

# 控制cache加载，默认为60%，这个设置高点会不会更好
# 当缓存区大小到达断路器所配置的大小时：会返回Data too large异常
indices.breaker.fielddata.limit: 60%
# 配置fieldData的Cache大小，cache到达约定的内存大小时会自动清理
indices.fielddata.cache.size：20%