使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程

环境搭建

启动Elasticsearch，访问端口在9200，通过浏览器可以查看到返回的JSON数据，Elasticsearch提交和返回的数据格式都是JSON.

>> bin/elasticsearch -f

安装官方提供的Python API，在OS X上安装后出现一些Python运行错误，是因为setuptools版本太旧引起的，删除重装后恢复正常。

>> pip install elasticsearch

索引操作

对于单条索引，可以调用create或index方法。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch() #create a localhost server connection, or Elasticsearch("ip")
es.create(index="test-index", doc_type="test-type", id=1,
 body={"any":"data", "timestamp": datetime.now()})

Elasticsearch批量索引的命令是bulk，目前Python API的文档示例较少，花了不少时间阅读源代码才弄清楚批量索引的提交格式。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
es = Elasticsearch("10.18.13.3")
j = 0
count = int(df[0].count())
actions = []
while (j < count):
 action = {
 "_index": "tickets-index",
 "_type": "tickets",
 "_id": j + 1,
 "_source": {
 "crawaldate":df[0][j],
 "flight":df[1][j],
 "price":float(df[2][j]),
 "discount":float(df[3][j]),
 "date":df[4][j],
 "takeoff":df[5][j],
 "land":df[6][j],
 "source":df[7][j],
 "timestamp": datetime.now()}
 }
 actions.append(action)
 j += 1

 if (len(actions) == 500000):
 helpers.bulk(es, actions)
 del actions[0:len(actions)]

if (len(actions) > 0):
 helpers.bulk(es, actions)
 del actions[0:len(actions)]

在这里发现Python API序列化JSON时对数据类型支撑比较有限，原始数据使用的NumPy.Int32必须转换为int才能索引。此外，现在的bulk操作默认是每次提交500条数据，我修改为5000甚至50000进行测试，会有索引不成功的情况。

#helpers.py source code
def streaming_bulk(client, actions, chunk_size=500, raise_on_error=False,
 expand_action_callback=expand_action, **kwargs):
 actions = map(expand_action_callback, actions)

 # if raise on error is set, we need to collect errors per chunk before raising them
 errors = []

 while True:
 chunk = islice(actions, chunk_size)
 bulk_actions = []
 for action, data in chunk:
 bulk_actions.append(action)
 if data is not None:
 bulk_actions.append(data)

 if not bulk_actions:
 return

def bulk(client, actions, stats_only=False, **kwargs):
 success, failed = 0, 0

 # list of errors to be collected is not stats_only
 errors = []

 for ok, item in streaming_bulk(client, actions, **kwargs):
 # go through request-reponse pairs and detect failures
 if not ok:
 if not stats_only:
 errors.append(item)
 failed += 1
 else:
 success += 1

 return success, failed if stats_only else errors

对于索引的批量删除和更新操作，对应的文档格式如下，更新文档中的doc节点是必须的。

{
 '_op_type': 'delete',
 '_index': 'index-name',
 '_type': 'document',
 '_id': 42,
}
{
 '_op_type': 'update',
 '_index': 'index-name',
 '_type': 'document',
 '_id': 42,
 'doc': {'question': 'The life, universe and everything.'}
}

常见错误

性能

上面是使用MongoDB和Elasticsearch存储相同数据的对比，虽然服务器和操作方式都不完全相同，但可以看出数据库对批量写入还是比索引服务器更具备优势。

Elasticsearch的索引文件是自动分块，达到千万级数据对写入速度也没有影响。但在达到磁盘空间上限时，Elasticsearch出现了文件合并错误，并且大量丢失数据（共丢了100多万条），停止客户端写入后，服务器也无法自动恢复，必须手动停止。在生产环境中这点比较致命，尤其是使用非Java客户端，似乎无法在客户端获取到服务端的Java异常，这使得程序员必须很小心地处理服务端的返回信息。