CSV importieren in Elasticsearch mit Spring Boot

CSV importieren Sie in Elasticsearch mit Spring Boot

In diesem Abschnitt wird angegeben, wie CSV -Daten mit Spring Boot in Elasticsearch importieren. Der Kernprozess beinhaltet das Lesen der CSV-Datei, die Umwandlung der Daten in Elasticsearch-kompatible JSON-Dokumente und dann die Bulk-Index dieser Dokumente in Elasticsarch. Dies vermeidet den Overhead einzelner Indexanforderungen und verbessert die Leistung erheblich, insbesondere für große Dateien. Zunächst benötigen Sie eine Bibliothek, um CSV -Dateien wie

zu lesen und zu analysieren. Zweitens benötigen Sie eine Möglichkeit, mit Elasticsearch zu interagieren, in der Regel mit dem offiziellen Java -Kunden von Elasticsearch. Schließlich sind die Funktionen von Spring Boot für die Verwaltung von Beans und Transaktionen von unschätzbarem Wert für den Importprozess. Dieser Vorgang kann durch die Verwendung von Spring

Annotation weiter verbessert werden, um den Import als Hintergrundaufgabe zu planen und die Blockierung der Hauptanwendungs ​​-Threads zu verhindern. Die Handhabung und Protokollierung des Fehlers sollte einbezogen werden, um Robustheit zu gewährleisten. Wir werden in einem späteren Abschnitt tiefer in bestimmte Bibliotheken und Konfigurationen eintauchen. Der wichtigste Aspekt ist die commons-csv -Blassenindizierung

. Anstatt jede Zeile einzeln zu indizieren, zeichnen die Gruppen in Stapel und indizieren sie mit der Elasticsearch -Bulk -API in einer einzelnen Anforderung. Dies reduziert die Anzahl der Netzwerkrundfahrten dramatisch und verbessert den Durchsatz. Anstatt die gesamte Datei in den Speicher zu laden, verarbeiten Sie sie in Stücken einer überschaubaren Größe. Dies verhindert OutofMemoryErrors und ermöglicht eine bessere Ressourcenauslastung. Die Chunk -Größe sollte sorgfältig auf der Grundlage der verfügbaren Speicher- und Netzwerkbandbreite ausgewählt werden. Ein guter Ausgangspunkt beträgt häufig rund 10.000 bis 100.000 Zeilen. Verwenden Sie die asynchronen Merkmale von Spring (z. B.

), um den Importprozess in einen separaten Thread -Pool zu laden. Dies verhindert das Blockieren des Hauptanwendungs ​​-Threads und ermöglicht eine gleichzeitige Verarbeitung, wodurch die Effizienz weiter verbessert wird. Wenn Ihre CSV -Daten vor der Indexierung eine signifikante Transformation erfordern (z. B. Datentypkonvertierung, Anreicherung von externen Quellen), optimieren Sie diese Transformationen, um die Verarbeitungszeit zu minimieren. Die Verwendung effizienter Datenstrukturen und Algorithmen kann die Gesamtleistung erheblich beeinflussen. @Scheduled

Was sind die Best Practices für den Umgang mit Fehlern während des CSV -Imports in Elasticsearch mit Spring Boot? Zu den Best Practices gehören:

Wiederholungsmechanismus:
• Implementieren Sie einen Wiederholungsmechanismus für fehlgeschlagene Indexierungsversuche. Netzwerkfehler oder transiente Elasticsearch -Fehler können dazu führen, dass einzelne Anfragen fehlschlagen. Eine Wiederholungsstrategie mit exponentiellem Backoff kann die Zuverlässigkeit erheblich verbessern. Dies erleichtert das Debuggen und Identifizieren der Hauptursache für Importversagen. Erwägen Sie, ein strukturiertes Protokollierungs -Framework wie Logback oder Log4J2 für eine effiziente Protokollverwaltung zu verwenden. Zu den Optionen gehören:
• Schlechte Zeilen überspringen: Zeilen überspringen, die Fehler verursachen und die verbleibenden Daten fortsetzen. Korruption. Wenn ein Teil des Imports fehlschlägt, sollte die gesamte Charge zurückgerollt werden, um die Datenkonsistenz aufrechtzuerhalten. Für sehr große Importe ist dies jedoch aufgrund von Einschränkungen der Transaktionsgrößen möglicherweise nicht möglich. In solchen Fällen stützen Sie sich auf den Wiederholungsmechanismus und die Fehlerprotokollierung. Spring -Boot -Bibliotheken und Konfigurationen:
  • commons-csv oder opencsv: Für eine effiziente CSV -Analyse. commons-csv bietet eine robuste und weit verbreitete API. Sie benötigen fortgeschrittenere Funktionen wie Repositorys und Abfragen. Konfigurieren Sie eine geeignete Thread -Poolgröße, um gleichzeitige Indexierungsaufgaben zu erledigen. Request. Shard Allocation. Erwägen Sie, dedizierte Elasticsearch -Knoten für eine verbesserte Leistung zu verwenden. Die ordnungsgemäßen Indexierungseinstellungen (Zuordnungen) sind auch für die effiziente Suche und Abfrage von entscheidender Bedeutung. Profiling -Tools können dazu beitragen, Leistungsprobleme zu ermitteln und Optimierungsbemühungen zu leiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCSV importieren in Elasticsearch mit Spring Boot. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!