智能高效的Elasticsearch数据导出工具——es_data_export

智能高效的Elasticsearch数据导出工具——es_data_export

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/es/es_data_export

在数据处理和分析领域，Elasticsearch（ES）作为一个强大的搜索引擎和分析引擎，被广泛应用于各种场景。然而，如何高效地将ES中的数据导出到文本文件或数据库中，一直是开发者面临的挑战。今天，我们向大家推荐一款开源项目——es_data_export，它以其智能高效的数据导出功能，为开发者提供了一个强大的工具。

项目介绍

es_data_export是一个专门用于从Elasticsearch中导出数据的工具。它支持多种数据格式（如txt、json、sql），并且可以对导出的数据格式和数据文件进行部分自定义。该工具主要使用ES中的srcoll接口进行多线程数据导出，确保了数据导出的高效性和稳定性。

项目技术分析

• 技术栈：项目采用Java构建，访问ES部分采用官方的RestClient构建通信。
• 数据导出方式：使用Srcoll方式进行数据导出，通过slice对ES的数据进行切割，实现多线程导出。
• 线程池：使用BlockingQueue作为队列，如果队列使用完，则获取ES数据的线程会阻塞等待新的队列。

项目及技术应用场景

es_data_export适用于以下场景：

• 数据备份：定期将ES中的数据导出到文本文件或数据库中，进行数据备份。
• 数据迁移：将数据从一个ES集群迁移到另一个ES集群。
• 数据分析：将ES中的数据导出到数据库中，进行进一步的数据分析和处理。

项目特点

• 高效稳定：采用多线程和Srcoll方式进行数据导出，确保了数据导出的高效性和稳定性。
• 灵活配置：支持多种数据格式和自定义配置，满足不同场景的需求。
• 断点续导：支持断点续导功能，确保数据导出的完整性。
• 动态参数：支持配置参数动态输入，提高了工具的灵活性。
• 定时执行：支持定时脚本执行，满足定时导出数据的需求。

使用指南

运行环境

• IDE：IntelliJ IDEA或者Eclipse
• 项目构建工具：Maven

初始化项目

1. 打开IntelliJ IDEA，将项目导入。
2. 修改export.properties文件配置。
3. 运行App.java执行。

配置文件名词解释

• common.thread_size：获取数据线程数据，最大不超过索引的shards数量和CPU数量，默认为1。
• elasticsearch.index：数据索引。
• elasticsearch.document_type：索引type，无则可留空，ES7.0以后删除。
• elasticsearch.query：查询条件DSL，必须为ES的查询语句，可留空，默认:查询全部，条数1000。
• elasticsearch.includes：取哪些字段的数据，逗号隔开，如果全部取则设为空。
• elasticsearch.hosts：ES集群IP地址，逗号隔开，如:192.169.2.98:9200,192.169.2.156:9200,192.169.2.188:9200。
• elasticsearch.username：如有帐号密码则填写，如果无则留空。
• elasticsearch.password：如有帐号密码则填写，如果无则留空。
• elasticsearch.ssl_type：SSL类型。
• elasticsearch.ssl_keystorepath：密钥地址，文件地址。
• elasticsearch.ssl_keystorepass：密钥密码。
• file.enabled：是否启用写文件标志位，默认false。
• file.datalayout：输出源数据形式，目前支持json、txt、sql，如果为txt字段间是用逗号隔开，默认:json。
• file.field_split：当datalayout=txt时字段以什么分割，不设置则默认英文逗号隔开。
• file.field_sort：当datalayout=txt时字段输出顺序，必须和索引表

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