import org.elasticsearch.action.bulk.BackoffPolicy; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor; import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeUnit; import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeValue; import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue; 1. 2. 3. 4. 5. BulkProcessor bulkProcessor = ...
(1)elasticsearch-head是一款开源软件,被托管在github上面,所以如果我们要使用它,必须先安装git,通过git获取elasticsearch-head (2)运行elasticsearch-head会用到grunt,而grunt需要npm包管理器,所以nodejs是必须要安装的 (3)elasticsearch5.0之后,elasticsearch-head不做为插件放在其plugins目录下了。 使用git拷贝elasticsearch...
['http://ip:port']) files_index = "test4" directory = "/mnt/dir1" # 准备一个函数用于将文件信息导入到Elasticsearch中 def index_files_bulk(file_paths): actions = [] for file_path in file_paths: file_info = { 'file_name': os.path.basename(file_path), 'file_path': file_path,...
(data)) # 1000000条,共耗时约 146.50 秒 return helpers.bulk(self.es, action, stats_only=True) if __name__ == '__main__': ea = ElasticsearchApi() from utils.country import COUNTRY # ea.handle_index('delete',index='world') # print(ea.bach_gen_doc(index='new_world', fields=['...
实时接口的shell脚本、数据推到Elasticsearch的python脚本 实时接口sh #!/bin/bash db_cr_packdb_url="`get_database_info mysql.packdb.url`" db_cr_packdb_ip="`get_database_info mysql.packdb.ip`" db_cr_packdb_database="`get_database_info mysql.packdb.database`" ...
ESengine does not enforce the use of the official ElasticSearch client, but you are encouraged to use it because it is well maintained and has the support tobulkoperations. But you are free to use another client or create your own (useful for tests). ...
len(action) == conf.MAXIMUM: # 列表数量达到100时 helpers.bulk(self.es, actions) # 批量插入数据...主要将(terminal.historic_record_0~63) 这64张表的7天前数据写入到elasticsearch中 并删除 64张表的7天前记录 `注意: 本环境使用 elasticsearch 6.7K20 python 插入mysql数据 charset = "utf8", db = ...
es = Elasticsearch( es_servers, # 启动前嗅探es集群服务器 sniff_on_start=True, # es集群服务器结点连接异常时是否刷新es节点信息 sniff_on_connection_fail=True, #每60秒刷新节点信息 sniffer_timeout=60, #超时时间 timeout=10000, #重试次数
# 一次同步 BULK_SIZE 条数据到elasticsearch,不设置该配置项默认为1 BULK_SIZE = 1 BINLOG_CONNECTION = { 'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'root', 'passwd': '123456' } # redis存储上次同步位置等信息 REDIS = { "host": "127.0.0.1", ...
场景:kettle调用python执行脚本,处理之后,再把结果数据流发给下一个步骤。 看到有个qq群里有个小伙伴求助要实现kettle调用python脚本,然后接收python脚本执行的结果,最后将结果传递到下一个步骤。之前的课程里面介绍的是kettle通过shell步骤调用python脚本,没有接收python返回的结果。今天一起来探索下如何接收python返回的结果...