怎么使用enrichprocessor

这篇文章主要介绍“怎么使用enrich processor”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用enrich processor问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用enrich processor”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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enrich processor 简介

ingest pipeline 可以在传入的文档被索引之前，对文档进行预处理，通过 processor 中定义的一系列规则来修改文档的内容（例如大小写转换等）。

在 Elasticsearch 7.5 版本引入了 enrich processor，可以将现有索引（source index）中的数据添加到传入的文档（incoming document）中。

比如，你可以在如下的场景中用到：

• 根据已知的 IP 地址识别 Web 服务或供应商。

• 根据产品 ID 将产品信息添加到零售订单中。

• 根据电子邮件地址补充联系信息。

• 根据用户坐标添加邮政编码。

使用 enrich processor

使用 enrich processor 有如下几个步骤：

• 1.添加 enrich data：添加 document （enrich data）到一个或者多个的 source index 中，这些 document 中应包含之后要添加到 incoming documents 中的数据。

• 2.创建 enrich policy：enrich policy 中应至少包含如下参数：

• 指定source index的。

• 指定 incoming documents 和 source index 用于匹配的属性。

• 指定要添加到 incoming documents 中的属性。

• 3.执行 enrich policy：执行完后会自动创建相应的 enrich index， enrich index 和普通索引不同，进行了优化。

• 4.在 ingest pipeline 使用 enrich processor：enrich processor 使用 enrich index 来查询。

背景说明

source index 的内容如下：

incoming document 传入的文档如下，通过 num 字段查到对应 source index 中的 loc 的值，添加到 incoming document 中新增 enrich_loc 属性中。

第一步：添加 enrich data

通过 _bulk API 批量添加文档到 location 索引，这些文档和普通的文档一样。

POST _bulk
{"index": {"_index":"location"}}
{"loc":"广东省","company":"腾讯","num":"A1001"}
{"index": {"_index":"location"}}
{"loc":"上海市","company":"Bilibili","num":"B1001"}
{"index": {"_index":"location"}}
{"loc":"浙江省","company":"阿里巴巴","num":"C1001"}

第二步：创建 enrich policy

enrich policy 一旦创建，就不能更新或者修改。

PUT /_enrich/policy/my-policy
{
  "match": {
    "indices": "location",  #source index 索引名，就是前面创建的 enrich data 对应的索引
    "match_field": "num", #source index 中的属性名，用于incoming documents 和 source index 匹配的属性，属性名一样都是 num
    "enrich_fields": ["loc"], #添加到 incoming documents 中的属性
    # 可选，过滤 source index 的文档，只有 loc.keyword 是上海市的 enrich data 才能将属性添加到 incoming documents 中
    "query": {
      "match": {
        "loc.keyword": "上海市"
      }
    }
  }
}

第三步：执行 enrich policy

当创建了 enrich policy 后，你可以通过 execute enrich policy API 去执行 enrich policy。当执行 enrich policy 后，会自动创建 enrich index。

直接将 incoming document 与 source index 中的文档匹配可能会很慢且占用大量资源。 为了加快处理速度，enrich processor 使用了 enrich index。 enrich index 包含来自 source index 的 enrich data，enrich index 具有一些特殊属性可帮助简化它们：

• 它们是系统索引，这意味着它们由 Elasticsearch 在内部进行管理，仅适用于 enrich processor。

• 它们始终以 .enrich- * 开头。

• 它们是只读的，这意味着你不能直接更改它们。

• 它们被强制合并以便快速检索。

当 source index 中新增或者修改了数据，只需要重新执行 enrich policy 就可以更改 enrich index，从而更新 enrich processor。

通过以下命令执行 enrich policy：

PUT /_enrich/policy/my-policy/_execute

查看自动创建的 enrich index：

GET _cat/indices/.enrich*

# 返回结果
green open .enrich-my-policy-1616136526661 Vxal9lLBSlKS5lmzMpFfwQ 1 3 1 0 13.4kb 3.3kb

我感觉 enrich policy 这里有个小 bug，当删除 enrich policy 时，例如删除的 enrich policy 为 my-policy-1，会同时删除 my-policy-1 的 enrich index 和 enrich policy ，但是如果原先还有个 my-policy-2（两个 enrich policy 在-之前是一样的），会把 my-policy-2 的 enrich index 也误删了（enrich policy 不删）。

第四步：在 ingest pipeline 使用 enrich processor

PUT _ingest/pipeline/loc-pipeline
{
  "processors": [
    {
      "enrich": {
        "policy_name": "my-policy", #引用前面创建的 enrich policy
        "field": "num",  # incoming document 中的属性名，用于和 source index 中的属性匹配值
        #在incoming document 中新增的属性，
        #包含在 enrich policy 中定义的 match_field 和 enrich_fields 的值
        "target_field": "enrich_loc" 
      }
    }
  ]
}

验证

使用 simulate 用来调试 ingest pipeline的效果，由于 source index 中匹配到的 loc.keyword 不是上海市，不会对这个文档进行处理：

POST _ingest/pipeline/loc-pipeline/_simulate
{
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "num": "A1001",
        "company": "腾讯"
      }
    }
  ]
}

# 返回结果
{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "company" : "腾讯",
          "num" : "A1001"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2021-03-19T06:56:45.754486259Z"
        }
      }
    }
  ]
}

这个文档的 loc.keyword 是上海市，因此会添加上 enrich data 中指定的属性：

POST _ingest/pipeline/loc-pipeline/_simulate
{
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "num": "B1001",
        "company": "Bilibili"
      }
    }
  ]
}

# 返回结果
{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "company" : "Bilibili",
          "enrich_loc" : {
            "loc" : "上海市",
            "num" : "B1001"
          },
          "num" : "B1001"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2021-03-19T06:56:29.393585306Z"
        }
      }
    }
  ]
}

在 simulate 调试成功之后，我们在插入文档的时候指定 ingest pipeline：

# 方式一：单条插入
POST origin-location/_doc?pipeline=loc-pipeline
{
  "num": "A1001",
  "company": "腾讯"
}

POST origin-location/_doc?pipeline=loc-pipeline
{
  "num": "B1001",
  "company": "Bilibili"
}

# 方式二：批量插入
POST _bulk?pipeline=loc-pipeline
{"index":{"_index":"origin-location"}}
{"num":"A1001","company":"腾讯"}
{"index":{"_index":"origin-location"}}
{"num":"B1001","company":"Bilibili"}

查看插入的结果：

GET origin-location/_search

#返回结果
{
  "took" : 12,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "origin-location",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "zXxLSXgBUc4opBV-QiOv",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "A1001",
          "company" : "腾讯"
        }
      },
      {
        "_index" : "origin-location",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "znxLSXgBUc4opBV-SCPk",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "B1001",
          "company" : "Bilibili",
          "enrich_loc" : {
            "loc" : "上海市",
            "num" : "B1001"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

也可以指定索引默认使用的 ingest pipeline ，这样就不用每次在插入文档的时候指定 ingest pipeline了：

# 指定索引默认使用的 ingest pipeline
PUT origin-location2
{
  "settings": {
    "default_pipeline": "loc-pipeline"  
  }
}

# 插入数据
POST _bulk
{"index":{"_index":"origin-location2"}}
{"num":"A1001","company":"腾讯"}
{"index":{"_index":"origin-location2"}}
{"num":"B1001","company":"Bilibili"}

# 查看结果
GET origin-location2/_search

# 输出结果
{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "origin-location2",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "CXxPSXgBUc4opBV-oyTJ",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "A1001",
          "company" : "腾讯"
        }
      },
      {
        "_index" : "origin-location2",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "CnxPSXgBUc4opBV-oyTJ",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "B1001",
          "company" : "Bilibili",
          "enrich_loc" : {
            "loc" : "上海市",
            "num" : "B1001"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

另外还可以使用 index template，通过正则表达式的方式匹配多个索引，来指定索引使用的 ingest pipeline：

# 使用 index template
PUT _template/my-template
{
  "index_patterns": ["origin-*"],
  "settings": {
   "default_pipeline": "loc-pipeline"
  }
}

# 插入数据
POST _bulk
{"index":{"_index":"origin-location3"}}
{"num":"A1001","company":"腾讯"}
{"index":{"_index":"origin-location3"}}
{"num":"B1001","company":"Bilibili"}

# 查看结果
GET origin-location3/_search

# 输出结果
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "origin-location3",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "XnxVSXgBUc4opBV-1yRp",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "A1001",
          "company" : "腾讯"
        }
      },
      {
        "_index" : "origin-location3",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "X3xVSXgBUc4opBV-1yRp",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "num" : "B1001",
          "company" : "Bilibili",
          "enrich_loc" : {
            "loc" : "上海市",
            "num" : "B1001"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

到此，关于“怎么使用enrich processor”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！