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一、简介
Elasticsearch附件索引是需要插件支持的功能,它允许将文件内容附加到Elasticsearch文档中,并对这些附件内容进行全文检索。本文将带你了解索引附件的原理和使用方法,并通过一个实际示例来说明如何在Elasticsearch中索引和检索文件附件。
索引附件的核心原理是通过Ingest Attachment Processor将文件内容转换成Elasticsearch文档中的字段。该插件使用Apache Tika来提取文档中的附件内容,并将其转换为可索引的文本。
二、环境
version: '3.8'
services:
cerebro:
image: lmenezes/cerebro:0.8.3
container_name: cerebro
ports:
- "9000:9000"
command:
- -Dhosts.0.host=http://eshot:9200
networks:
- elastic
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.1.3
container_name: kibana
environment:
- I18N_LOCALE=zh-CN
- XPACK_GRAPH_ENABLED=true
- TIMELION_ENABLED=true
- XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true"
- ELASTICSEARCH_HOSTS=http://eshot:9200
- server.publicBaseUrl=http://192.168.160.234:5601
ports:
- "5601:5601"
networks:
- elastic
eshot:
image: elasticsearch:8.1.3
container_name: eshot
environment:
- node.name=eshot
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold
- cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- xpack.security.enabled=false
- node.attr.node_type=hot
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\data:/usr/share/elasticsearch/data
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\logs:/usr/share/elasticsearch/logs
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
ports:
- 9200:9200
networks:
- elastic
eswarm:
image: elasticsearch:8.1.3
container_name: eswarm
environment:
- node.name=eswarm
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold
- cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- xpack.security.enabled=false
- node.attr.node_type=warm
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eswarm\data:/usr/share/elasticsearch/data
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eswarm\logs:/usr/share/elasticsearch/logs
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
networks:
- elastic
escold:
image: elasticsearch:8.1.3
container_name: escold
environment:
- node.name=escold
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold
- cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- xpack.security.enabled=false
- node.attr.node_type=cold
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\escold\data:/usr/share/elasticsearch/data
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\escold\logs:/usr/share/elasticsearch/logs
- D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
networks:
- elastic
# volumes:
# eshotdata:
# driver: local
# eswarmdata:
# driver: local
# escolddata:
# driver: local
networks:
elastic:
driver: bridge
三、安装 ingest-attachment 插件
首先创建一个处理文本的管道,指定读取文档中content
字段的内容进行处理
PUT _ingest/pipeline/attachment
{
"description" : "Extract attachment information",
"processors" : [
{
"attachment" : {
"field" : "content"
}
}
]
}
我们的elasticsearch版本是8.1
,所以默认还是没有内置的,需要手动添加一下,因为我是docker启动的,所以进入到docker容器内部,执行如下命令进行安装
./bin/elasticsearch-plugin install ingest-attachment
安装完成之后进行重启elasticsearch集群进行激活插件的启用
我这边是三个节点,在hot节点下安装完成之后只会在当前节点下有此插件
现在插件已经安装好了,继续执行刚才的定义文本处理通道进行创建
PUT _ingest/pipeline/attachment
{
"description" : "Extract attachment information",
"processors" : [
{
"attachment" : {
"field" : "content"
}
}
]
}
在上面的定义中指定的attachment
的过滤字段是content
,所以我们在写入elasticsearch索引内容时,文件的内容需要保存到content
字段中
四、添加测试数据
下面我们创建一个保存文档详细信息的索引,比如文件题名,类型,文件内容等字段
PUT /zfc-doc-000003
{
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "keyword"
},
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
通过上面两步的操作之后我们的测试环境就算搭建完成了,下面就可以进行大文本内容的读取测试了,首先我们还是准备几个测试的文本文件,比如txt
,doc
,pdf
等类型的纯文本文件
下面使用python
脚本写入索引内容,首先安装一下elasticsearch
的相关依赖
pip install elasticsearch
下面是读取文件夹C://Users//zuiyu//Documents//mydoc//20230806//demo//1
下的所有文本文件保存到elasticsearch
的索引zfc-doc-000003
中的python脚本,保存为txt.py
后面会用到
import os
from elasticsearch import Elasticsearch
import base64
# 定义Elasticsearch客户端连接
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
# 定义索引名称
index_name = "zfc-doc-000003"
# 定义文件夹路径
folder_path = "C://Users//zuiyu//Documents//mydoc//20230806//demo//1"
# 遍历文件夹下的所有文件
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
for filename in files:
# 构建文件的完整路径
file_path = os.path.join(root, filename)
# 读取文件内容,并以字节类型(bytes-like)返回
with open(file_path, "rb") as file:
file_content = file.read()
# 使用base64.b64encode()函数将文件内容转换为base64编码
base64_content = base64.b64encode(file_content).decode("utf-8")
# 构建索引文档
document_body = {
"title": filename, # 使用文件名作为文档标题
"content": base64_content # 将base64编码后的内容保存到字段 "content" 中
}
# 执行索引操作,并指定pipeline为 "attachment"
es.index(index=index_name, body=document_body, pipeline="attachment")
print("所有文件已成功保存到Elasticsearch索引中。")
该脚本中需要注意的点有如下三个
1、elasticsearch服务器地址
2、需要读取的文件夹地址
3、保存的索引名称与保存文本内容的字段名称
4、指定创建的pipeline
C://Users//zuiyu//Documents//mydoc//20230806//demo//1
文件夹下有三个文件用来做测试,他们的文本内容分别如下图所示
![alt](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/446f6040cf81a3346b5b967750a7a8cd.png)
其中为了方便测试,1.txt与2.txt仅有一句话
下面执行python
脚本txt.py
保存到elasticsearch
的zfc-doc-000003
中,并指定使用pipeline
为attachment
python txt.py
脚本执行成功之后的截图如下图所示,输出所有文件已成功保存到Elasticsearch索引中。
即为成功导入
![alt](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/635c5948f3f611d4ae5e37e838f74af8.png)
下面我们进行检索验证,因为上面咱们创建的索引中,文本内容是保存到content
字段中的,所以我们对content
字段进行分词检索(content
使用的是ik分词器
,不是很了解的可以参考之前的文章进行一下安装)
1、首先检索条件是内容
,预期结果是返回第一个文档与第三个文档
2、再次检索mysql
,返回第一个文档
通过上面两个小例子,可以验证出来的结论就是,我们在文本内容过大需要对内容进行检索时,可以使用提前指定的pipeline
进行预处理
五、设置读取文本范围
在Elasticsearch中,Ingest Attachment Processor插件的indexed_chars
参数默认值是100000
,表示将文本内容的前100000
保存在索引字段中
如果将其设置为-1
,Elasticsearch会保存所有文本内容。这可能会导致索引文档过大,对性能和资源造成影响,特别是当处理大文本时。
为了避免索引文档过大的问题,我们可以根据实际情况设置indexed_chars
参数,将其设置为较小的值,限制保存的字符数。这样可以减小索引文档的大小,降低Elasticsearch的负担。
假如限制保存的字符数为50000
,可以如下设置:
PUT _ingest/pipeline/attachment
{
"description": "Pipeline for processing attachments",
"processors": [
{
"attachment": {
"field": "content",
"indexed_chars": 50000
}
}
]
}
这样,只有前50000
个字符会被保存在content
字段中,而超过这个字符数的部分则会被截断,不会保存在索引中。
如果想单独设定某个文档的取值范围,也可以在索引的文档中指定字段值,举例如下
PUT _ingest/pipeline/attachment_max
{
"description" : "Extract attachment information",
"processors" : [
{
"attachment" : {
"field" : "content",
"indexed_chars": 6,
"indexed_chars_field" : "max_size",
}
}
]
}
PUT /zfc-doc-000005
{
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "keyword"
},
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
POST zfc-doc-000005/_doc?pipeline=attachment_max
{
"id":"10",
"content":"5Litc2FkZ+eahOmqhOWCsuWIu+W9leacuuWNoea0m+aWr+Wkp+iSnOS7t+agvOWWgOS7gOinieW+l+aWr+WNoeaLiemjkuWNjg==",
"max_size":10
}
POST zfc-doc-000005/_doc?pipeline=attachment_max
{
"id":"11",
"content":"5Litc2FkZ+eahOmqhOWCsuWIu+W9leacuuWNoea0m+aWr+Wkp+iSnOS7t+agvOWWgOS7gOinieW+l+aWr+WNoeaLiemjkuWNjg=="
}
GET zfc-doc-000005/_search
{
"query": {
"term": {
"id": {
"value": "11"
}
}
}
}
使用"indexed_chars_field" : "max_size"
,指定文档中的字段,根据文档中的max_size
字段来决定要取多少文本索引到字段中,如果文档中没有指定max_size
则使用pipeline
中指定的indexed_chars
大小
六、移除二进制源文本
除了使用上述指定读取文本文件的指定长度,还可以使用另一个参数 "remove_binary": true
控制来判断是否保存二进制编码的文本
PUT _ingest/pipeline/attachment_max
{
"description" : "Extract attachment information",
"processors" : [
{
"attachment" : {
"field" : "content",
"remove_binary": true
}
}
]
}
remove_binary
设置为true
即不保存原始二进制文本,只会保存解析之后的结果,这种处理方式可以大大的减少存储空间
七、优点
-
轻量化索引文档:使用Ingest Attachment Processor处理文本内容时,只会将文本的元数据(例如文件路径或URL)以及转换后的attachment类型的内容保存在索引文档中,而不是保存整个文本内容。这样可以显著减小索引文档的大小,节省存储空间,并提高索引和检索的性能。
-
全文搜索功能:通过Pipeline中的Ingest Attachment Processor处理文本内容后,Elasticsearch可以支持全文搜索功能,可以对文本进行全文检索,查找包含指定关键词的文档。
-
灵活的数据处理:Pipeline机制允许在文本内容存储到Elasticsearch之前进行预处理。可以通过Pipeline添加其他处理器来进行数据转换、清理或提取。
-
易于维护和扩展:使用Pipeline可以将数据处理逻辑与索引操作解耦,使代码结构更清晰,易于维护和扩展。如果以后有其他数据处理需求,只需要修改Pipeline而不需要修改索引操作。
-
可以实现附件类型:使用Ingest Attachment Processor可以将文本内容转换为attachment类型,这是Elasticsearch内置的一种特殊数据类型,支持对文档内容的索引和全文检索。
八、缺点
-
存储需求:虽然使用attachment类型可以减小索引文档的大小,但是仍然需要在Elasticsearch中存储文本内容的转换结果。对于大量大文本内容的情况,仍需要较大的存储空间,并且最好使用
"remove_binary": true
移除二进制文本。 -
内存消耗:在处理大文本内容时,Ingest Attachment Processor需要将文本内容暂存到内存中进行处理,因此会消耗较多的内存资源。如果处理大量大文本,可能导致内存压力增加,影响性能。
-
处理性能:虽然使用Pipeline可以在索引之前进行预处理,但Ingest Attachment Processor的处理速度仍然会受到限制。在处理大量大文本内容时,可能导致处理速度较慢,影响索引性能。
-
不适用于实时场景:由于Ingest Attachment Processor处理文本内容需要较多的计算和存储资源,适用于离线或批处理的场景。对于实时索引或对性能要求较高的场景,可能需要考虑其他方案。
-
不支持所有文件类型:虽然attachment类型支持多种文件类型,但仍有一些特殊文件类型可能不受支持。在使用Pipeline中的Ingest Attachment Processor处理文本内容时,需要注意文件类型的兼容性。
-
额外的配置和维护:使用Pipeline需要额外的配置和维护,需要定义处理器、设置参数等
-
依赖插件:Ingest Attachment Processor是Elasticsearch的一个插件,需要确保插件的版本与Elasticsearch版本兼容
九、总结
使用Pipeline中的Ingest Attachment Processor处理文本内容可以在不影响检索功能的前提下,优化索引文档的大小,提高索引和检索的性能,并灵活地处理和扩展数据。这是处理大文本内容时的一种高效和可靠的方式。虽然Pipeline中的Ingest Attachment Processor处理大文本内容是一种高效和灵活的方式,但仍然存在一些挑战和限制。在实际使用中,需要综合考虑实际需求、资源限制和性能要求,选择合适的处理方案。如果处理大量大文本或对性能要求较高,可能需要考虑其他优化措施或方案。
十、需要注意的点
-
索引性能:处理大文本时,Pipeline的执行可能会占用较多的CPU和内存资源,特别是在处理多个大文本时。这可能会对Elasticsearch的索引性能和整体系统性能造成影响。在处理大文本之前,建议评估系统的性能和资源利用情况,确保系统有足够的资源来执行处理。
-
超时设置:Pipeline的执行可能需要一定的时间,尤其是在处理大文本时。如果Pipeline的执行时间超过了Elasticsearch的默认超时设置,可能会导致任务失败。你可以通过设置
timeout
参数来延长超时时间,确保Pipeline有足够的时间来执行。 -
错误处理:在Pipeline的处理过程中,可能会出现各种错误,例如文本解析错误、索引失败等。你需要注意适当处理这些错误,以避免任务失败导致整个操作中断。可以使用适当的异常处理机制,或者使用Elasticsearch的Bulk API来进行批量索引,确保部分文档处理失败时,不会影响其他文档的索引。
-
内存管理:处理大文本时,可能会产生较大的临时数据,需要注意内存的管理和及时释放。确保处理过程中不会产生内存泄漏或内存溢出问题。
-
文件路径安全性:如果使用文件路径来索引文本内容,需要注意文件路径的安全性。确保文件路径是合法的、可信的,并限制访问范围,避免可能的安全风险。
-
版本兼容性:使用Pipeline时,需要注意插件的版本与Elasticsearch的版本兼容性。确保使用的Pipeline插件与Elasticsearch版本兼容,并定期升级插件以保持稳定性和安全性。
总的来说,处理大文本时,需要综合考虑性能、资源利用、错误处理等方面的问题,合理设计和优化Pipeline的处理过程。在实际应用中,可以进行压力测试和性能测试,找到最合适的处理方案,确保系统能够稳定高效地处理大文本内容。
参考链接
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.9/attachment.html
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原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwNzYzODIxMw==&mid=2247486041&idx=1&sn=08e3b981c512a8a24afd3778cd3f231a&chksm=970e11f3a07998e5f7bbe017409944e4b57a0d800b2a149f7c291091f5b2b32b6493c3586257#rd
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