elasticsearch的数据data路径管理

最新推荐文章于 2025-11-20 05:57:50 发布
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为避免ES升级过程中data和logs被覆盖导致数据丢失,需将默认路径下的data和logs迁移至新位置.具体路径修改为:logs:~/es_niwodu/logs, data:~/es_niwodu/data.迁移后,原data文件夹的数据可复制到新路径下。
data和logs在默认路径, es升级时会被覆盖丢失，故需要移走, 改为如下:
  path:
  logs: ~/es_niwodu/logs
  data: ~/es_niwodu/data
  //data路径改变后,原data文件夹数据可以拷贝过去.
lwl_ls
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Spring Data Elasticsearch为后端大数据处理提供支持
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从零开始，掌握网络安全。提供全面的网络安全教程、攻防演练技巧和行业动态。
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Elasticsearch分布式一致性原理剖析之Data篇
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2万字详解，吃透 ES
lixinkuan的博客
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Elasticsearch简单入门--elasticsearch目录结构简单介绍
人生诺只如初见，何事秋风悲画扇
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【elasticsearch】主要目录结构
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Elasticsearch 提供了 RESTful API（Representational State Transfer）作为与其进行交互的主要方式。通过 RESTful API，你可以使用各种 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE）来执行各种操作，包括索引数据、搜索文档、执行聚合、管理索引等。以下是一些常用的 Elasticsearch RESTful API：PUT /index/_doc/id：创建或替换指定 ID 的文档。
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es数据导出工具es_data_export
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### es_data_export 的使用方法与下载 es_data_export 是一个用于从 Elasticsearch 导出数据的开源工具，支持多种导出格式，如 CSV、Excel 和 PDF，旨在简化数据导出流程[^1]。以下是关于 es_data_export 的使用方法和下载信息： #### 下载与安装 1. **获取项目** 可以通过访问该项目的开源平台（如 GitHub 或 GitLab）获取源码并进行安装。通常，使用 `git clone` 命令下载项目： ```bash git clone https://github.com/xxx/es_data_export.git ``` 2. **安装依赖** 项目通常基于 Python 开发，因此需要安装必要的依赖库。使用 `pip` 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **配置 Elasticsearch 连接** 在配置文件中设置 Elasticsearch 的连接信息，例如主机地址、端口、认证信息等。 #### 使用方法 1. **导出数据** 运行主程序并指定导出格式（如 CSV、Excel 或 PDF）： ```bash python es_data_export.py --format=csv --index=index_name --output=output_file.csv ``` 其中，`--format` 指定导出格式，`--index` 指定 Elasticsearch 索引，`--output` 指定输出文件路径。 2. **支持的导出格式** - **CSV**：适用于表格数据，便于在 Excel 或数据分析工具中打开。 - **Excel**：支持多表导出，适合复杂的数据结构。 - **PDF**：适用于需要生成报告的场景。 3. **高级功能** - **数据过滤**：通过查询语句指定导出数据的范围。 - **定时任务**：可结合系统定时任务工具（如 cron）实现定期导出数据。 #### 其他相关工具 除了 es_data_export，还可以使用其他工具实现 Elasticsearch 数据导出： - **elasticsearch-dump**：适用于导出为 JSON、NDJSON 或原始数据格式。命令如下： ```bash elasticdump --input=http://localhost:9200/index_name --output=data.json --type=data ``` #### 优势 es_data_export 的优势在于其支持多种导出格式，简化了数据导出流程，适合需要将数据用于进一步分析和处理的场景。
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