2w 字带你实战 ElasticSearch

批处理 ：批处理是要一起处理的数据的集合。批处理允许你将不同的数据点连接、合并或聚合在一起。在整个批处理完成之前，其结果通常不可用。批处理越大，等待从中获取有用信息的时间越长。如果需要更直接的结果，流处理是更好的解决方案。
流处理 ：流处理器作用于无限制的数据流，而不是连续摄取的一批数据点（“流”）。与批处理过程不同，流中没有明确定义的数据流起点或终点，而且，它是连续的。

示例数据和方案

我们将使用一些实际数据来数据规约系统（DRS）。根据维基百科，“数据规约是将数字或字母数字信息…转换为校正，有序和简化的形式。基本概念是将大量数据规约为有意义的形式。”

数据源将是实际的航空公司历史飞行数据，我们的最终目标是能够在地图上显示航班历史数据。

我们将构建的最终数据处理链路如下图所示：

可以使用SMACK替代上述方案：

Spark：引擎（替代Storm）
Mesos：容器
Akka：模型
Cassandra：存储（替代ElasticSearch）
Kafka：消息队列

或者，你可以尝试自己使用自己喜欢的编程语言来实现它。

单线程调度程序使用以下方式以循环方式将工作分配给多个处理器（例如，可以是Raspberry Pi的阵列）。MQTT用于数据交换。每个处理器并行处理数据并产生结果，这些结果由收集器收集，收集器负责将其存储到数据库，NAS或实时呈现。由于我们没有与用于接收实时飞行数据的真实传感器（例如雷达）建立任何连接以演示实际流处理，因此我们只能选择批处理（即下载历史飞行数据并离线处理它们）。

我们将首先将数据直接存储到ElasticSearch并在Kibana或其他UI应用程序中可视化它们。

ElasticSearch

ElasticSearch是一个面向文档的分布式搜索引擎，用于处理以文档形式存储数据。

ElasticSearch具有如下优势：

跨多个节点可扩展
搜索结果速度非常快
多语种
面向文档
支持即时搜索
支持模糊搜索
开源，不收费

ElasticStack由许多产品组成：

ElasticSearch ：我们将在本文中重点介绍的
Kibana ：一个分析和可视化平台，可让你轻松地可视化Elasticsearch中的数据并进行分析
LogStash ：数据处理管道
Beats ：数据传输集合
X-pack ：可为Elasticsearch和Kibana添加其他功能，例如安全性（身份验证和授权），性能（监控），报告和机器学习

综上所述，可以使用Beats和/或Logstash将数据导入Elasticsearch，也可以直接通过ElasticSearch的API。Kibana用于可视化ElasticSearch中的数据。

接下来，我们将学习如何安装，启动和停止ElasticSearch和Kibana。在下一篇文章中，我们将提供产品概述，并学习如何将批量航班数据导入ElasticSearch。

1. 安装ElasticSearch & Kibana

访问ElasticSearch网站，下载安装包，解压，然后进行接下，你会发现它包含如下内容：

bin
config
data
jdk
lib
logs
modules
plugins

它的主要配置文件是config/elasticsearch.yml。

通过如下命令，可以运行ElasticSearch，

cd <elasticsearch-installation>
bin/elasticsearch

使用浏览器打开链接http:// localhost:9200/，如果看到类似以下的内容，那么恭喜你，你已经正常运行ElasticSearch实例了。

{
  "name" : "MacBook-Pro.local",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "jyxqsR0HTOu__iUmi3m3eQ",
  "version" : {
    "number" : "7.9.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "a479a2a7fce0389512d6a9361301708b92dff667",
    "build_date" : "2020-08-11T21:36:48.204330Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.6.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

ElasticSearch由一组节点组成（也就是存储数据的ElasticSearch实例），每个节点存储部分数据，同一台计算机上运行多个实例。

http://localhost:9200/_cluster/health?pretty
{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 0,
  "active_shards" : 0,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

集群状态为green，我们看到它仅包含1个节点。数据作为JSON对象（或文档）存储在ElasticSearch中,使用索引将文档组织在群集内。索引是具有相似特征并在逻辑上相关的文档的集合，通过索引，在逻辑上将文档分组在一起，并提供与可伸缩性和可用性相关的配置选项。

数据分布在各个节点中，但是，实际上是如何实现的呢？

ElasticSearch使用分片。

分片是一种将索引分为不同部分的方法，其中每个部分称为分片，分片可水平缩放数据。

如果发生磁盘故障并且存储分片的节点发生故障，该怎么办？

如果我们只有一个节点，那么所有数据都会丢失。

默认情况下，ElasticSearch支持分片复制以实现容错功能。主碎片的副本碎片在存储主碎片的节点以外的节点中创建。主分片和副本分片都称为复制组。在我们只有一个节点的示例中，没有复制发生。如果磁盘出现故障，我的所有数据都会丢失。我们添加的节点越多，通过在节点周围散布碎片就可以提高可用性。

ElasticSearch集群暴露REST API，使得开发者可以通过GET POST PUT DELETE命令进行访问。

有多种方法可以向ElasticSearch发出命令。

通过在浏览器中或使用curl命令
通过Kibana的控制台工具

curl的访问语法如下：

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

参数解释：

<VERB>：HTTP请求方法，GET POST PUT DELETE
<PROTOCOL>或.：如果你在Elasticsearch前面有HTTPS代理，或者使用Elasticsearch安全功能来加密HTTP通信，请使用后者
<HOST>：Elasticsearch集群中任何节点的主机名
<PORT>：运行Elasticsearch HTTP服务的端口，默认为9200
<PATH>：API的endpoint
<BODY>：JSON编码的请求正文

例如：

curl -X GET "localhost:9200/flight/_doc/1?pretty"

将返回存储在索引中的所有文档，由于我们尚未在ElasticSearch中插入任何文档，因此该查询将返回错误。

前面介绍了ElasticSearch的安装方法，下面介绍一下Kibana的安装。

访问网站下载安装包，解压，通过下方命令运行Kibana：

cd <kibana-installation>
bin/kibana

在启动Kibana之前，请确保ElasticSearch已启动并正在运行。

Kibana的目录结构如下：

bin
built_assets
config
data
node
node_modules
optimize
package.json
plugins
src
webpackShims
x-pack

首次运行Kibana（http://localhost:5601）时，会让你提供样本数据或自行探索。

使用浏览器发送下方命令：

GET /_cat/health?v

会得到下方信息：

epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1585684478 19:54:38 elasticsearch green 1 1 6 6 0 0 7 0 - 100.0%

_catAPI提供有关属于群集的节点的信息。

有一个更方便的API GET /_cat/indices?pretty，它提供了有关节点的更多详细信息。

health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green open .apm-custom-link ticRJ0PoTk26n8Ab7-BQew 1 0 0 0 208b 208b
green open .kibana_task_manager_1 SCJGLrjpTQmxAD7yRRykvw 1 0 6 99 34.4kb 34.4kb
green open .kibana-event-log-7.9.0-000001 _RqV43r_RHaa-ztSvhV-pA 1 0 1 0 5.5kb 5.5kb
green open .apm-agent-configuration 61x6ihufQfOiII0SaLHrrw 1 0 0 0 208b 208b
green open .kibana_1 lxQoYjPiStuVyK0pQ5_kaA 1 0 22 1 10.4mb 10.4mb

在这一部分，我主要介绍了一下搭建数据规约系统涉及到的一些基本概念，以及ElasticSearch、Kibana的安装，确保，这两款关键工具能够正常运行。

在下一篇文章中，我们将看到如何将批量航班数据导入到ElasticSearch，并查看如何实际搜索它们。

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项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

二、ElasticSearch操作

在前面这一部分，我已经解释了ElasticSearch的基础知识及其工作原理。

在这一部分，我们将学习如何在ElasticSearch中执行搜索。

`CRUD`

在开发过程中，主要都在围绕着数据的CRUD进行处理，具体来说就是：

C – Create
R – Retrieve or Read
U – Update
D – Delete

下表将每个CRUD命令与其各自的ElasticSearch HTTP / REST命令进行了一一对应，

CRUD command	HTTP/REST command
Create	PUT or POST
Read	GET
Update	PUT or POST
Delete	DELETE

上一篇文章中，我们学习了Kibana，接下来，就切换到Kibana的控制台。

1. 创建索引

通过如下命令，创建一个flight索引：

PUT /flight
GET /_cluster/health

请注意，现在群集的运行状况已从绿色变为黄色。发生这种情况是因为我们仅运行一个Elasticsearch实例。单节点群集具有完整的功能，但是无法将数据复制到其他节点以提供弹性。副本分片必须有其他可用节点，群集状态才能变为绿色。如果群集状态为红色，则标识某些数据不可用。

为了解决这个问题，您需要安装另一个同样的Elasticsearch，并在elasticsearch.yml中更改node.name；两个实例中的cluster.name必须保持相同（默认为elasticsearch）。

另一种方法是在命令行上将配置参数传递给Elasticsearch。

bin/elasticsearch -Enode.name=node-2 -Epath.data=./node-2/data -Epath.logs=./node-2/logs
GET /_cat/indices?v
 
health status index  uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   flight w696u4y3SYWuGW--8VzW6Q   1   1          0            0       208b           208b

2. 创建文档

下面，向我们的索引添加一些示例数据：

PUT /flight/_doc/1 
{
  "Icao":"A0835D",
  "Alt":2400,
  "Lat":39.984322,
  "Long":-82.925616
}

也可以使用curl命令：

curl -X PUT "localhost:9200/flight/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "Icao":"A0835D",
  "Alt":2400,
  "Lat":39.984322,
  "Long":-82.925616
}'

在这种情况下，ElasticSearch将为我们的文档生成一个自动ID。这是ElasticSearch返回的结果：

Content-Type对于查询成功至关重要，我们创建了一个ID = 1的新排期。我们也可以使用POST代替PUT，但是在这种情况下，我们无法传递ID。

在这种情况下，ElasticSearch将为我们的文档生成一个自动ID。

下面是ElasticSearch返回的结果：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "flight",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "Icao" : "A0835D",
          "Alt" : 2400,
          "Lat" : 39.984322,
          "Long" : -82.925616
        }
      }
    ]
  }
}

结果文档存储在键值_source内。

3. 删除文档

如果你知道文档索引，可以直接通过索引进行删除：

DELETE /flight/_doc/1

4. 删除索引

通过下方命令删除索引：

DELETE /flight

5. 批量导入数据

我们的方案是处理航班数据，理想情况下，这些数据是从多个传感器（雷达）实时获得的，但是由于这很难实现。

因此，我们将使用可从此处下载的批量历史飞行数据。

在下载批处理文件的目录中，发送以下命令（每个.json文件）：

curl -H "Content-Type: application/x-ndjson" -XPOST http://localhost:9200/flights/_bulk --data-binary "@2016-07-01-1300Z.json"

请注意，内容类型是application/x-ndjson，而不是application/x-json。

另外，请注意，我们将数据表示为二进制以便保留换行符。

磁瓦ElasticSearch需要json文档满足特定格式：

{"index":{"_id":4800770}}
{"Rcvr":1,"HasSig":false,"Icao":"494102", "Bad":false,"Reg":"CS-PHB", ...}
...

这意味着你必须将每个下载的.json文件转换为上述格式。

如果你不想花时间手动修改.json文档，则在下一篇文章中，我们将开发一个Java程序来解析它们，并使用ElasticSearch的REST API将文件插入ElasticSearch中。

6. 搜索查询

ElasticSearch是一款搜索相关的工具，它允许你进行符合条件的搜索查询。

GET /flight/_search?pretty
{ "query": {
     "match_all" : {
     }
   }
}

上面的搜索查询匹配索引对应的所有文档。也可以这样简化：

GET /flight/_search

下面是根据给定字段Icao进行查询：

GET /flight/_search?pretty 
{ "query": {
     "match" : {
      "Icao" : "A0835D"
     }
   }
}

也可以用嵌入URL进行搜索：

GET /flight/_search?q=Icao:A0835D

也可以这样写：

GET /flight/_search?pretty 
{ "query": {
     "query_string": {
      "query": "Icao:A0835D"
     }
   }
}

除了“match”和“query_string”以外，还可以使用“term”。使用“ term”表示精确匹配。

GET /flight/_search?pretty 
{ "query": {
     "term": {
      "Mil": true
     }
   }
}

你也可以使用“term”来搜索值数组。

除此之外，还可以使用通配符“wildcard”进行搜索，包括*/?。

GET /flight/_search?pretty 
{ "query": {
     "wildcard": {
      "Call": "NJ*"
     }
   }
}

7. 更新文档

如果你知道索引的ID，可以通过_updateAPI进行更新。

POST /flight/_update/4800770
{
  "doc": {
    "Mil": true
  }
}

使用上述命令，我们也可以将新字段添加到文档中。

附带说明一下，ElasticSearch文档是不可变的！

因此，当我们请求更新文档时，ElasticSearch会在后台进行操作，它检索文档，更改其字段并为具有相同ID的文档重新索引，从而对它进行替换。

可以使用脚本发送更复杂的查询，

POST /flight/_update/4800770
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.FlightsCount++" 
  }
}

ctx表示上下文。

还有许多其他更新文档的方法，例如，upserts，即根据文件是否已存在有条件地更新或插入文件。

POST /flight/_update/4800771
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.FlightsCount++" 
  },
  "upsert": {
    "Rcvr":1,
    "HasSig":false,
    "Icao":"AE4839",
    ... 
  },
}

8. 删除文档

使用_delete_by_query API可以删除文档：

POST /flight/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

9. 批量查询

批量API可帮助我们通过一个查询对许多文档执行同样的操作。

该API包含4个动作：索引，创建，更新，删除：

POST /_bulk
{ "index": { "_index" : "flight", "_id": 10519389 } }
{ "Rcvr":1,"HasSig":true,"Sig":0,"Icao":"A0835D","Bad":false, ... }
{ "create": { "_index" : "flight", "_id": 4800770 } }
{"Rcvr":1,"HasSig":false,"Icao":"494102","Bad":false, ... }
{ "update": { "_index" : "flight", "_id": 4800770 } }
{ "doc": {"Mil": true } }
{ "delete": { "_index" : "flight", "_id": 4800770 } }

索引和创建操作之间的区别如下：如果文档已经存在，则创建将引发错误，而索引将替换文档。

如果批量查询要针对相同的索引运行，那么我们可以像这样简化查询：

POST /flight/_bulk
{ "index": { "_id": 10519389 } }
{ "Rcvr":1,"HasSig":true,"Sig":0,"Icao":"A0835D","Bad":false, ... }
{ "create": { "_id": 4800770 } }
{"Rcvr":1,"HasSig":false,"Icao":"494102","Bad":false, ... }
{ "update": { "_id": 4800770 } }
{ "doc": {"Mil": true } }
{ "delete": { "_id": 4800770 } }

10. 映射

ElasticSearch是如何映射数据的呢？

动态映射意味着没有明确定义映射，或者至少没有为某些字段定义。

ElasticSearch是通过检查文档字段的值类型来完成的。

要查看数据映射，请在Kibana中执行以下内容：

GET /flight/_mapping

我们也可以通过下方命令手动添加映射关系，

PUT /flight/_mapping 
{
   "properties": {
     "location": {
       "type": "geo_point"
     }
   }
}

请注意，一旦创建了字段映射，就不能对其进行修改。唯一的方法是删除并重新创建索引。

在下面的示例中，我们手动创建了各种禁用动态映射的映射。

PUT /flight/_mapping
{
    "dynamic": false,
    "properties": {
      "Rcvr": {
        "type": "integer"
      },
      "Icao": {
        "type": "text"
      },
      ...
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
   }
}

如果你更新了映射，请在禁用动态映射的情况下发出以下查询来更新ElasticSearch，

POST /flight/_update_by_query?conflicts_proceed

在这部分，我重点介绍了如何使用ElasticSearch的常用功能。

在下一一部分中，我们将学习如何在将json文件转换为ElasticSearch的批量API所需的格式之后，以及通过使用JSON库解析json文件，并将批处理json文件导入到ElasticSearch中。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

三、数据导入

在第二部分中，我们学习了如何在ElasticSearch中执行搜索。但是，我们无法使用其批量API将.json数据文件导入ElasticSearch。

在这部分中，我们将进行一些编程，并学习一些有关如何将.json飞行数据文件导入ElasticSearch的方法：

通过将.json数据文件转换为ElasticSearch的API需要的格式
通过解析.json数据文件，使用JSON库（例如gson）提取其值，然后使用ElasticSearch的REST API导入数据

数据转换

ElasticSearch对数据格式有特定的格式要求：

{``"index"``:{``"_id"``:4800770}}
{``"Rcvr"``:1,``"HasSig"``:``false``,``"Icao"``:``"494102"``, ``"Bad"``:``false``,``"Reg"``:``"CS-PHB"``, ...}
...

这就意味着，你需要把下载的每一份json数据按照上述格式进行转换。主要满足如下2点：

在每个数据文档前面加入一行以index开头的数据
把"Id":<value>修改为{"_id":<value>}

我们可以通过编写简单的Java程序，快速把json文件转换成对应格式：

package com.jgc;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import static java.util.stream.Collectors.toList;
/**
 * Converts a flight data json file to a format that can be imported to 
 * ElasticSearch using its bulk API.
 */
public class JsonFlightFileConverter {
    private static final Path flightDataJsonFile = 
        Paths.get("src/main/resources/flightdata/2016-07-01-1300Z.json");
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        try (Stream<String> stream = Files.lines(flightDataJsonFile.toAbsolutePath())) {
            list = stream
                    .map(line -> line.split("\\{"))
                    .flatMap(Arrays::stream)
                    .collect(toList());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(list);
    }
}

最后，通过简单的拼接，输出我们想要的结果：

final String result = list.stream().skip(3)
                .map(s -> "{" + s + "\n")
                .collect(Collectors.joining());
System.out.println(result);

现在，可以看到输出已经非常接近我们想要的结果：

{"Id":4800770,"Rcvr":1,"HasSig":false,"Icao":"494102", ...

实际上，我们可以将最后一个代码片段添加到原始流中，如下所示：

String result = "";
try (Stream<String> stream = Files.lines(flightDataJsonFile.toAbsolutePath())) {
     result = stream
            .map(line -> line.split("\\{"))
            .flatMap(Arrays::stream)
            .skip(3)
            .map(s -> "{" + s + "\n")
            .collect(Collectors.joining());
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

现在，我们需要在每行的上方插入新行，其中包含文档的索引，如下所示：

{"index":{"_id":4800770}}

我们可以创建一个函数，这样处理会更加简洁明了：

private static String insertIndex(String s) {
    final String[] keyValues = s.split(",");
    final String[] idKeyValue = keyValues[0].split(":");
    return "{\"index\":{\"_id\":"+ idKeyValue[1] +"}}\n";
}

这样，就可以对每个输入进行转换，给出我们需要的输出。

我们还需要解决的更多细节，从每个文档中删除最后一个逗号。

private static String removeLastComma(String s) {
    return s.charAt(s.length() - 1) == ',' ? s.substring(0, s.length() - 1) : s;
}

这时候，数据处理代码就变成了下面这个样子：

public class JsonFlightFileConverter {
 
 public static void main(String[] args) {
  if (args.length == 1) {
    Path inDirectoryPath = Paths.get(args[0]);
    if (inDirectoryPath != null) {
        Path outDirectoryPath = Paths.get(inDirectoryPath.toString(), "out");
        try {
            if (Files.exists(outDirectoryPath)) {
                Files.walk(outDirectoryPath)
                        .sorted(Comparator.reverseOrder())
                        .map(Path::toFile)
                        .forEach(File::delete);
            }
            Files.createDirectory(Paths.get(inDirectoryPath.toString(), "out"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        try (DirectoryStream ds = Files.newDirectoryStream(inDirectoryPath, "*.json")) {
            for (Path inFlightDataJsonFile : ds) {
                String result = "";
                try (Stream stream = 
                     Files.lines(inFlightDataJsonFile.toAbsolutePath())) {
            result = stream
                      .parallel()
                      .map(line -> line.split("\\{"))
                      .flatMap(Arrays::stream)
                      .skip(3)
                      .map(s -> createResult(s))
                      .collect(Collectors.joining());
                Path outFlightDataJsonFile = 
                     Paths.get(outDirectoryPath.toString(), 
                               inFlightDataJsonFile.getFileName().toString());
                Files.createFile(outFlightDataJsonFile);
                Files.writeString(outFlightDataJsonFile, result);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 } else {
    System.out.println("Usage: java JsonFlightFileConverter ");
 }
...

使用ElasticSearch的批量API导入数据

需要再次强调，文件必须以空行结尾。如果不是，则添加一个（实际上前面的程序已经在文件末尾添加了换行符）。

在产生新的.json文件的目录（输出目录）内，执行以下命令：

curl -H "Content-Type: application/x-ndjson" -XPOST http://localhost:9200/flight/_bulk --data-binary "@2016-07-01-1300Z.json"

请注意，内容类型是application / x-ndjson，而不是application / x-json。

还要注意，我们将数据表示为二进制以便保留换行符。文件名为2016-07-01-1300Z.json。

ElasticSearch中任何具有相同ID的现有文档都将被.json文件中的文档替换。

最后，可以发现有7679文件被导入：

"hits" : {
    "total" : {
      "value" : 7679,
      "relation" : "eq"
    },
GET /_cat/shards?v

返回结果：

index   shard prirep state      docs   store ip        node
flight  0     p      STARTED    7679   71mb 127.0.0.1 MacBook-Pro.local
flight  0     r      UNASSIGNED

解析JSON数据

将这些文档导入ElasticSearch的另一种方法是将JSON数据文件解析到内存中，并使用ElasticSearch的REST API将其导入ElasticSearch。

有许多库可用于解析Java中的JSON文件：

GSon
Jackson
mJson
JSON-Simple
JSON-P

我们将使用Google的GSon库，但其他任何JSON库都可以完成此工作。

GSon提供了多种表示JSON数据的方法，具体使用哪一种，则取决于下一步，即如何将数据导入到ElasticSearch。

ElasticSearch API要求数据的格式为：Map<String, Object>，这是我们将解析后的JSON数据存储到的位置。

首先，将下面依赖加入到pom.xml中：

<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.6</version>
</dependency>

使用下方代码解析json数据：

package com.jcg;
 
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.internal.LinkedTreeMap;
import com.google.gson.reflect.TypeToken;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
public class JsonFlightFileReader {
    private static final String flightDataJsonFile = "src/main/resources/flightdata/2016-07-01-1300Z.json";
    private static final Gson gson = new Gson();
    public static void main(String[] args) {
        parseJsonFile(flightDataJsonFile);
    }
    private static void parseJsonFile(String file) {
        try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get(file))) {
            Map<String, Object> map = gson.fromJson(reader, 
                       new TypeToken<Map<String, Object>>() { }.getType());
            List<Object> acList = (List<Object>) (map.get("acList"));
            for (Object item : acList) {
                LinkedTreeMap<String, Object> flight = 
                        (LinkedTreeMap<String, Object>) item;
                for (Map.Entry<String, Object> entry : flight.entrySet()) {
                    String key = entry.getKey();
                    Object value = entry.getValue();
                    String outEntry = (key.equals("Id") ? "{" + key : key) + " : " + value + ", ";
                    System.out.print(outEntry);
                }
                System.out.println("}");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

通过下述方法可以使用数据：

Map<String, Object> map = gson.fromJson(reader, new TypeToken<Map<String, Object>>() {}.getType());
List<Object> acList = (List<Object>) (map.get("acList"));

使用ElasticSearch REST API导入数据

首先，在pom.xml中加入下方依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

我们可以通过RestClient与ElasticSearch进行交互：

RestClient restClient = RestClient.builder(
    new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
.setDefaultHeaders(new Header[]{
        new BasicHeader("accept", "application/json"),
        new BasicHeader("content-type", "application/json")})
.setFailureListener(new RestClient.FailureListener() {
    public void onFailure(Node node) {
        System.err.println("Low level Rest Client Failure on node " +
                node.getName());
    }
}).build();

创建好RestClient之后，下一步就是创建一个Request，并将json数据传递给它：

Request request = new Request("POST", "/flight/_doc/4800770");
String jsonDoc = "{\"Rcvr\":1,\"HasSig\":false,\"Icao\":\"494102\",...]}";
request.setJsonEntity(jsonDoc);

最后，我们发送请求。

有两种方式，同步：

Response response = restClient.performRequest(request);
if (response.getStatusLine().getStatusCode() != 200) {
    System.err.println("Could not add document with Id: " + id + " to index /flight");
}

异步：

Cancellable cancellable = restClient.performRequestAsync(request,
    new ResponseListener() {
        @Override
        public void onSuccess(Response response) {
            System.out.println("Document with Id: " + id + " was successfully added to index /flight");
        }
 
        @Override
        public void onFailure(Exception exception) {
            System.err.println("Could not add document with Id: " + id + " to index /flight");
        }
});

最后，不要忘记关闭restClient连接：

} finally {
    try {
        restClient.close();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

这部分，我们重点介绍了如何将.json数据批处理文件导入到ElasticSearch。

我们看到了如何通过两种方式做到这一点：

使用ElasticSearch的批量API，
使用JSON库解析.json文件

你可以根据自己的情况自行选择其中一种方法。

四、Logstash

在本系列文章的第3部分关于实时流处理的文章中，我们学习了如何使用ElasticSearch的批量API以及利用REST API将.json航班数据文件导入ElasticSearch。

在这篇文章中，我们将介绍另一种方式，Logstash。

Logstash介绍

Logstash是一个开源的数据收集引擎，具有实时流水线功能。

它从多个源头接收数据，进行数据处理，然后将转化后的信息发送到stash，即存储。

Logstash允许我们将任何格式的数据导入到任何数据存储中，不仅仅是ElasticSearch。

它可以用来将数据并行导入到其他NoSQL数据库，如MongoDB或Hadoop，甚至导入到AWS。

数据可以存储在文件中，也可以通过流等方式进行传递。

Logstash对数据进行解析、转换和过滤。它还可以从非结构化数据中推导出结构，对个人数据进行匿名处理，可以进行地理位置查询等等。

一个Logstash管道有两个必要的元素，输入和输出，以及一个可选的元素，过滤器 。

输入组件从源头消耗数据，过滤组件转换数据，输出组件将数据写入一个或多个目的地。

所以，我们的示例场景的Logstash架构基本如下。

我们从.json文件中读取我们的航班数据，我们对它们进行处理/转换，应用一些过滤器并将它们存储到ElasticSearch中。

Logstash安装

有几种选择来安装Logstash。

一种是访问网站下载你平台的存档，然后解压到一个文件夹。

你也可以使用你的平台的包管理器来安装，比如yum、apt-get或homebrew，或者作为docker镜像来安装。

确保你已经定义了一个环境变量JAVA_HOME，指向JDK 8或11或14的安装（Logstash自带嵌入式AdoptJDK）。

Logstash工作流

一旦你安装了它，让我们通过运行最基本的Logstash工作流来测试你的Logstash安装情况。

bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

上面的工作流接受来自stdin（即你的键盘）的输入，并将其输出到stdout（即你的屏幕）。

上面的工作流中没有定义任何过滤器。一旦你看到logstash被成功启动的消息，输入一些东西（我输入的是Hello world），按ENTER键，你应该看到产生的消息的结构格式，像下面这样。

[2021-02-11T21:52:57,120][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
Hello world
{
       "message" => "Hello world",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => 2021-02-11T19:57:46.208Z,
          "host" => "MacBook-Pro.local"
}

然而，通常Logstash是通过配置文件来工作的，配置文件告诉它该做什么，即在哪里找到它的输入，如何转换它，在哪里存储它。Logstash配置文件的结构基本上包括三个部分：输入、过滤和输出。

你在输入部分指定数据的来源，在输出部分指定目的地。在过滤器部分，你可以使用支持的过滤器插件来操作、测量和创建事件。

配置文件的结构如下面的代码示例所示。

input {...}
filter {...}
output{...}

你需要创建一个配置文件，指定你要使用的组件和每个组件的设置。在config文件夹中已经存在一个配置文件样本，logstash-sample.conf。

其内容如下所示。

# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
 
input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

这里input部分定义了Logstash应该从哪里获取数据。这里有一个可用的输入插件列表。

我们的输入不是来自Beats组件，而是来自文件系统，所以我们使用文件输入组件。

input {
  file {
    start_position => "beginning"
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json"
    codec => "json"
  }
}

我们使用start_position参数来告诉插件从头开始读取文件。

需要注意，数据路径必须是绝对的。

我们使用的是json编解码器，除了json，还可以使用纯文本形式。

在下载的数据中，可以找到一个名为test.json的文件。它只由2条航班数据组成的文件。

输出块定义了Logstash应该在哪里存储数据。我们将使用ElasticSearch来存储我们的数据。

我们添加了第二个输出作为我们的控制台，并使用rubydebugger格式化输出，第三个输出作为文件系统，最后两个用于测试我们的输出。我们将输出存储在output.json中。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "testflight"
  }
 
  file {
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/output.json"
  }
 
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

此外，还可以定义过滤器来对数据进行转换。

Logstash提供了大量的过滤器，下面介绍一些非常常用的的过滤器：

grok ：解析任何任意文本并添加结构，它包含120种内置模式
mutate ：对字段进行一般的转换，例如重命名、删除、替换和修改字段
drop ：丢弃一个数据
clone ：复制一个数据，可能增加或删除字段
geoip ：添加IP地址的地理位置信息
split ：将多行消息、字符串或数组分割成不同的数据

可以通过执行下方命令查看 Logstash 安装中安装的全部插件列表。

$ bin/logstash-plugin list

你会注意到，有一个JSON过滤器插件。这个插件可以解析.json文件并创建相应的JSON数据结构。

正确地选择和配置过滤器是非常重要的，否则，你最终的输出中没有数据。

所以，在我们的过滤块中，我们启用json插件，并告诉它我们的数据在消息字段中。

filter {
  json {
    source => "message"
  } 
}

到此为止，完成的配置文件config/testflight.conf内容如下：

input {
  file {
    start_position => "beginning"
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json"
    codec => "json"
  }
}
 
filter {
  json {
    source => "message"
  }
}
 
output {
#   elasticsearch {
#   hosts => ["http://localhost:9200/"]
#   index => "testflight" 
# }
  file {
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/output.json"
  }
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

你可以通过如下命令进行一下测试：

bin/logstash -f config/testflight.conf --config.test_and_exit
...
Configuration OK
[2021-02-11T23:15:38,997][INFO ][logstash.runner          ] Using config.test_and_exit mode. Config Validation Result: OK. Exiting Logstash

如果配置文件通过了配置测试，用以下命令启动Logstash。

bin/logstash -f config/testflight.conf --config.reload.automatic
...

--config.reload.automatic配置选项可以实现自动重载配置，这样你就不必每次修改配置文件时都要停止并重新启动Logstash。

如果一切顺利，你应该会看到如下的输出结果。

{
           "CMsgs" => 1,
        "@version" => "1",
         "PosTime" => 1467378028852,
            "Rcvr" => 1,
        "EngMount" => 0,
            "Tisb" => false,
             "Mil" => false,
             "Trt" => 2,
            "Icao" => "A0835D",
            "Long" => -82.925616,
            "InHg" => 29.9409447,
            "VsiT" => 1,
      "ResetTrail" => true,
         "CallSus" => false,
      "@timestamp" => 2021-02-14T18:32:16.337Z,
            "host" => "MacBook-Pro.local",
          "OpIcao" => "RPA",
             "Man" => "Embraer",
            "GAlt" => 2421,
              "TT" => "a",
             "Bad" => false,
          "HasSig" => true,
           "TSecs" => 1,
             "Vsi" => 2176,
         "EngType" => 3,
             "Reg" => "N132HQ",
             "Alt" => 2400,
         "Species" => 1,
    "FlightsCount" => 0,
             "WTC" => 2,
             "Cos" => [
        [0] 39.984322,
        [1] -82.925616,
        [2] 1467378028852.0,
        [3] nil
    ],"message" => "{\"Id\":10519389,\"Rcvr\":1,\"HasSig\":true,\"Sig\":0,\"Icao\":\"A0835D\",\"Bad\":false,\"Reg\":\"N132HQ\",\"FSeen\":\"\\/Date(1467378028852)\\/\",\"TSecs\":1,\"CMsgs\":1,\"Alt\":2400,\"GAlt\":2421,\"InHg\":29.9409447,\"AltT\":0,\"Lat\":39.984322,\"Long\":-82.925616,\"PosTime\":1467378028852,\"Mlat\":true,\"Tisb\":false,\"Spd\":135.8,\"Trak\":223.2,\"TrkH\":false,\"Type\":\"E170\",\"Mdl\":\"2008 EMBRAER-EMPRESA BRASILEIRA DE ERJ 170-200 LR\",\"Man\":\"Embraer\",\"CNum\":\"17000216\",\"Op\":\"REPUBLIC AIRLINE INC     - INDIANAPOLIS, IN\",\"OpIcao\":\"RPA\",\"Sqk\":\"\",\"Vsi\":2176,\"VsiT\":1,\"WTC\":2,\"Species\":1,\"Engines\":\"2\",\"EngType\":3,\"EngMount\":0,\"Mil\":false,\"Cou\":\"United States\",\"HasPic\":false,\"Interested\":false,\"FlightsCount\":0,\"Gnd\":false,\"SpdTyp\":0,\"CallSus\":false,\"ResetTrail\":true,\"TT\":\"a\",\"Trt\":2,\"Year\":\"2008\",\"Cos\":[39.984322,-82.925616,1467378028852.0,null]}",
             "Lat" => 39.984322,
            "TrkH" => false,
              "Op" => "REPUBLIC AIRLINE INC     - INDIANAPOLIS, IN",
         "Engines" => "2",
             "Sqk" => "",
              "Id" => 10519389,
             "Gnd" => false,
            "CNum" => "17000216",
            "path" => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json",
             "Cou" => "United States",
          "HasPic" => false,
           "FSeen" => "/Date(1467378028852)/",
      "Interested" => false,
             "Mdl" => "2008 EMBRAER-EMPRESA BRASILEIRA DE ERJ 170-200 LR",
             "Spd" => 135.8,
             "Sig" => 0,
            "Trak" => 223.2,
            "Year" => "2008",
          "SpdTyp" => 0,
            "AltT" => 0,
            "Type" => "E170",
            "Mlat" => true
}

数据转换

首先，让我们从输出中删除path, @version, @timestamp, host和message，这些都是logstash添加的。

filter {
  json {
    source => "message"
  }
  mutate {
    remove_field => ["path", "@version", "@timestamp", "host", "message"]
  }
}

mutate过滤器组件可以删除不需要的字段。

重新运行：

bin/logstash -f config/flightdata-logstash.conf –-config.test_and_exit
bin/logstash -f config/flightdata-logstash.conf --config.reload.automatic

接下来，我们将_id设置为Id。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "testflight"
    document_id => "%{Id}"
  }

我们在输出组件中通过设置document_id来实现。

然而，如果你重新运行logstash，你会发现Id字段仍然存在。

有一个窍门，在过滤插件中把它改名为[@metadata][Id]，然后在输出中使用，@metadata字段被自动删除。

filter {
  json {
     source => "message"
  }
  mutate {
    remove_field => ["path", "@version", "@timestamp", "host", "message"]
    rename => { "[Id]" => "[@metadata][Id]" }
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "flight-logstash"
    document_id => "%{[@metadata][Id]}"
  }
...

现在让我们尝试解析日期。如果你还记得，这是我们在上一篇文章中没有做的事情，我们需要将日期转换为更适合人们熟悉的格式。

例如：

"FSeen" => "\/Date(1467378028852)\/"

需要将时间1467378028852转化成容易阅读的格式，并且去掉前后多余的字符串，通过gsub组件可以实现这项功能：

gsub => [
          # get rid of /Date(
          "FSeen", "\/Date\(", "",
          # get rid of )/
          "FSeen", "\)\/", ""
        ]

这里通过gsub去掉了数据中/Date()\等多余部分，输出结果为：

"FSeen" : "1467378028852"

然后把时间戳转换成熟悉的格式：

date {
   timezone => "UTC"
   match => ["FSeen", "UNIX_MS"]
   target => "FSeen"
}

UNIX_MS是UNIX时间戳，单位是毫秒。我们匹配字段FSeen并将结果存储在同一字段中，输出结果为：

"FSeen" : "2016-07-01T13:00:28.852Z",

上述转换的完整代码如下：

mutate {
   gsub => [
     # get rid of /Date(
     "FSeen", "\/Date\(", "",
     # get rid of )/
     "FSeen", "\)\/", ""
   ]  
}
date {
   timezone => "UTC"
   match => ["FSeen", "UNIX_MS"]
   target => "FSeen"
}

在这部分 中，我们学习了如何使用Logstash将.json航班数据批量文件导入到ElasticSearch中。Logstash是一个非常方便的方式，它有很多过滤器，支持很多数据类型，你只需要学习如何编写一个配置文件就可以了！

Logstash是否适合实时数据处理？

答案是：要看情况

Logstash主要是为批处理数据而设计的，比如日志数据，也许不适合处理来自传感器的实时航班数据。

不过，你可以参考一些参考资料，这些资料描述了如何创建可以扩展的Logstash部署，并使用Redis作为Logstash代理和Logstash中央服务器之间的中介，以便处理许多事件并实时处理它们。

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来源: qq

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