1. 所需驱动和工具
- 安装mssql和mysql的jdbc驱动请参考上一篇：elasticsearch环境搭建过程
- 如果在windows下使用导elasticsearch的命令：推荐使用cygwin
- 用kopf插件查看导数据进度，若导入中断或错误，也可使用kopf删除该索引，重新导入
2. 导elasticsearch参数对应名称
elasticsearch对应参数：
elasticsearch服务器IP：192.168.1.1
索引名称：indexname #可以将其看成关系型数据库中的数据库名称
类型名称：typename #可以将其看成关系型数据库中的表名称
映射：mapping #可以将其看成关系型数据库中的表结构，默认分词，可进行设置
elasticsearch端口号：9200
who_jdbc_river: 每次导入数据，此处不能相同
关系型数据库对应参数：
服务器IP：192.168.1.2
用户：此处分别以 mssql的sa 和 mysql的root举例
数据库名称:dbname
表名称/视图名:tbname
密码：dbpasswd
3. 根据需求创建映射
视图（mapping）相当于关系型数据库的表结构，在执行之后导入命令前最好先创建索引和mapping，设置好数据类型和是否分词等关键参数，以免以后调用数据或者使用数据时陷入困境，最后不得不重新导入。
创建索引indexname：
curl -XPUT 192.168.1.1:9200/indexname -d '{}'
创建映射
curl -XPUT 192.168.1.1:9200/indexname/typename/_mapping -d '{
"typename" : {
"properties" : {
"domain" : { #数据字段名称
"type" : "string", #指定类型
"index": "not_analyzed" #指定不分词
},
"record_type" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
},
"record_value" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
}'
4. 从mysql数据库导入到elasticsearch
curl -XPUT '192.168.1.1:9200/_river/who_jdbc_river/_meta' -d '{
"type" : "jdbc",
"shedule" : null,
"jdbc" : {
"url" : "jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/dbname",
"user" : "root",
"password" : "dbpasswd",
"sql" : "select * from tbname",
"index" : "indexname",
"type" : "typename"
}
}'
5. 从mssql数据库导入到elasticsearch
curl -XPUT '192.168.1.1:9200/_river/who_jdbc_river/_meta' -d '
{
"type" : "jdbc",
"jdbc": {
"url":"jdbc:sqlserver://192.168.1.2:1433;databaseName=dbname",
"user":"sa",
"password":"dbpasswd",
"sql":"select * from dbo.tbname",
"index" : "indexname",
"type" : "typename"
}
}'
6. csv或txt格式数据导入到elasticsearch
注意事项：
- 如果文件中的第一行未设置字段名称可用下方命令行添加，或者在导入命令中修改指定参数添加
sed -i '1 s/^/username,email,password\n/' user.txt #为user.txt首行添加字段名username,email,password
- 在导入过程中，要导入的csv文件的文件名 如user.csv 会变成user.csv.processing，导入成功后user.csv.processing.imported
如果导入过程中出现错误中途断开，在重新导数据前记得先将文件名user.csv.processing.imported 改成user.csv 否则会提示找不到文件
curl -XPUT 192.168.1.1:9200/_river/who_jdbc_river/_meta -d '
{
"type" : "csv", #指定文件类型
"csv_file" : {
"folder" : "//home//black3y//", #要导入的文件的文件路径，注意注释斜杠，window下：D://isc//b
"filename_pattern" : "user.csv", #待导入数据文件名称（txt或csv），支持同类型所有文件（.*\\.csv$）
"poll":"5m",
"fields" : [
"username",
"email",
"password"
],
"first_line_is_header" : "false", #true:将第一行作为字段名，false:将fields中的信息作为字段名
"field_separator" : "\t", #tab对应\t，逗号直接写,
"field_id" : "id",
"field_id_include" : "false",
"concurrent_requests" : "1",
"charset" : "UTF-8",
"script_before_all": "/path/to/before_all.sh",
"script_after_all": "/path/to/after_all.sh",
"script_before_file": "/path/to/before_file.sh",
"script_after_file": "/path/to/after_file.sh"
},
"index" : {
"index" : "indexname",
"type" : "typename",
"bulk_size" : 100,
"bulk_threshold" : 10
}
}'
也可使用head插件执行上面的命令
使用head插件导入csv数据
7. json格式数据导入elasticsearch
赠上现成好用的python脚本 ( json2es.py )
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from itertools import islice
import json , sys
from elasticsearch import Elasticsearch , helpers
import threading
_index = 'indexname' #修改为索引名
_type = 'typename' #修改为类型名
es_url = 'http://192.168.1.1:9200/' #修改为elasticsearch服务器
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
es = Elasticsearch(es_url)
#es.indices.create(index='webinfo', ignore=400,body = mapping)
es.indices.create(index=_index, ignore=400)
chunk_len = 10
num = 0
def bulk_es(chunk_data):
bulks=[]
try:
for i in xrange(chunk_len):
bulks.append({
"_index": _index,
"_type": _type,
"_source": chunk_data[i]
})
helpers.bulk(es, bulks)
except:
pass
with open(sys.argv[1]) as f:
while True:
lines = list(islice(f, chunk_len))
num =num +chunk_len
sys.stdout.write('\r' + 'num:'+'%d' % num)
sys.stdout.flush()
bulk_es(lines)
if not lines:
print "\n"
print "task has finished"
break
使用方法：
json2es.py使用方法