Ingest Node

• ElasticSearch 5.0 后，引入的一种新的节点类型，默认配置下，每个节点都是 Ingest Node；
• Ingest Node 具有预处理数据的能力，可拦截 Index 或 Bulk API 的请求，并对数据进行转换，然后重新返回给 Index 或 Bulk API，最后写入到 ElasticSearch 中；
• 无需 Logstash，就可以进行数据的预处理，例如：
  • 为某个字段设置默认值；
  • 重命名某个字段的字段名；
  • 对字段值进行 Split 操作；
  • 支持设置 Painless Script，对数据进行更加复杂的加工；

Ingest Node vs Logstash

	Logstash	Ingest Node
数据输入与输出	支持从不同的数据源读取，并写入不同的数据源	支持从 ES REST API 获取数据并且写入 ElasticSearch
数据缓冲	实现了简单的数据队列，支持重写	不支持缓冲
数据处理	支持大量的插件，也支持定制开发	内置的插件，可以开发 Plugin 进行扩展（Plugin 更新需要重启）
配置和使用	增加了一定的架构复杂度	无需额外部署

Pipeline & Processor

Pipeline.png

在 Ingest Node 中可以定义 Pipeline

Pipeline

• Pipeline 会对通过的数据（文档），按照顺序进行加工；

Processor

• ElasticSearch 对一些加工的行为进行了抽象的包装；
• ElasticSearch 有很多内置的 Processor，也支持通过插件的方式，实现自己的 Processor；

ElasticSearch | 内置 Processor

• Split Processer - 将给定字段值分成一个数组
• Remove / Rename Processer - 移除 / 重命名一个字段
• Append Processer - 为商品增加一个新的标签
• Convert Processer - 将商品价格，从字符串转成 float 类型
• Date / JSON Processer - 日期格式转换 / 字符串转 JSON 对象
• Date Index Name Processor - 将通过该 Processor 的文档，分配到指定时间格式的索引中
• Fail Processer - 一旦出现异常，该 Pipeline 指定的错误信息能返回给用户
• Foreach Processer - 数组字段，数组的每个元素都会使用到一个相同的处理器
• Grok Processor Processer - 日志的日期格式切割
• Gsub / Join / Split Processer - 字符串替换 / 数组转字符串 / 字符串转数组
• Lowercase / Upcase Processer - 大小写转换

Pipeline | 举个栗子

准备数据

PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}

_simulate API | 将字段的值用 "," 分割

• tags 字段不再是字符串，而是字符串的数组；

POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_index": "index",
      "_id": "id",
      "_source": {
        "title": "Introducing big data......",
        "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
        "content": "You konw, for big data"
      }
    },
    {
      "_index": "index",
      "_id": "idxx",
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}

_simulate API | 在 Pipeline 中再添加一个 Processor

• 为文档添加字段 views，并设置默认值 0；

POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "to split blog tags",
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },
      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
  },

  "docs": [
    {
      "_index":"index",
      "_id":"id",
      "_source":{
        "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
      }
    },
    {
      "_index":"index",
      "_id":"idxx",
      "_source":{
        "title":"Introducing cloud computering",
  "tags":"openstack,k8s",
  "content":"You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}

在 ElasticSearch 中添加一个 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/blog_pipeline
{
  "description": "a blog pipeline",
  "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },
      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
}

查看 Pipeline

GET _ingest/pipeline/blog_pipeline

测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/blog_pipeline/_simulate
{
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "title": "Introducing cloud computering",
        "tags": "openstack,k8s",
        "content": "You konw, for cloud"
      }
    }
  ]
}

使用 Pipeline 和不使用 Pipeline 向索引中添加数据

• 一条数据被 Pipeline 处理，另一条没有；

PUT tech_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}

PUT tech_blogs/_doc/2?pipeline=blog_pipeline
{
  "title": "Introducing cloud computering",
  "tags": "openstack,k8s",
  "content": "You konw, for cloud"
}

POST tech_blogs/_search
{}

使用 blog_pipeline 重建 tech_blogs 中的所有文档

• update_by_query 会导致错误，因为 id 为 1 的文档的 tags 字段是字符串数组，而不是字符串；

POST tech_blogs/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
{
}

增加 update_by_query 的条件

• 只对没有 views 字段的文档作用 blog_pipeline；

POST tech_blogs/_update_by_query?pipeline=blog_pipeline
{
    "query": {
        "bool": {
            "must_not": {
                "exists": {
                    "field": "views"
                }
            }
        }
    }
}