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이 섹션에서는 Spring Boot를 사용하여 CSV 데이터를 Elasticsearch로 가져 오는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 핵심 프로세스에는 CSV 파일을 읽고 데이터를 Elasticsearch 호환 JSON 문서로 변환 한 다음 이러한 문서를 Elasticsearch로 대량으로 표시하는 것입니다. 이는 개별 색인 요청의 오버 헤드를 피하고 특히 큰 파일의 경우 성능을 크게 향상시킵니다.

는 또 다른 주요 기술입니다. Spring의 비동기식 기능 (예 :

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CSV는 스프링 부팅으로 Elasticsearch로 가져옵니다

Johnathan Smith

Mar 07, 2025 pm 05:54 PM

CSV 스프링 부츠와 함께 Elasticsearch로 가져 오기

이 섹션에서는 Spring Boot를 사용하여 CSV 데이터를 Elasticsearch로 가져 오는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 핵심 프로세스에는 CSV 파일을 읽고 데이터를 Elasticsearch 호환 JSON 문서로 변환 한 다음 이러한 문서를 Elasticsearch로 대량으로 표시하는 것입니다. 이는 개별 색인 요청의 오버 헤드를 피하고 특히 큰 파일의 경우 성능을 크게 향상시킵니다.

Spring Boot는 여러 주요 구성 요소를 통해이를 잘 지원합니다. 먼저 와 같은 CSV 파일을 읽고 구문 분석하려면 라이브러리가 필요합니다. 둘째, 일반적으로 공식 Elasticsearch Java 클라이언트를 사용하는 Elasticsearch와 상호 작용하는 방법이 필요합니다. 마지막으로, Spring Boot의 Beans 및 Transactions를 관리하는 기능은 가져 오기 프로세스를 구성하는 데 매우 중요합니다.

단순화 된 예제는 CSV 라인을 읽는 서비스 클래스가 포함될 수 있으며, 각 줄을 문서를 나타내는 적절한 Java 객체에 맵핑 한 다음 Elasticsearch 클라이언트를 사용하여 Bulk-Index를 사용합니다. 이 프로세스는 Spring의 주석을 사용하여 가져 오기를 배경 작업으로 예약하여 기본 응용 프로그램 스레드의 차단을 방지함으로써 더욱 향상 될 수 있습니다. 견고성을 보장하기 위해 오류 처리 및 로깅을 통합해야합니다. 스프링 부팅을 사용하여 대형 CSV 파일을 Elasticsearch로 효율적으로 가져 오는 방법은 무엇입니까?

대형 CSV 파일을 효율적으로 가져 오려면 몇 가지 요인을 신중하게 고려해야합니다. 가장 중요한 측면은 벌크 인덱싱 commons-csv입니다. 각 행을 개별적으로 인덱싱하는 대신 그룹 행을 배치로 배치하고 Elasticsearch Bulk API를 사용하여 단일 요청으로 색인하십시오. 이것은 네트워크 라운드 트립의 수를 크게 줄이고 처리량을 향상시킵니다.

또한

청크 CSV 파일은 유리합니다. 전체 파일을 메모리에로드하는 대신 관리 가능한 크기의 덩어리로 처리하십시오. 이로 인해 OutofMemoryErrors를 방지하고 더 나은 리소스 활용도를 제공합니다. 청크 크기는 사용 가능한 메모리 및 네트워크 대역폭에 따라 신중하게 선택해야합니다. 좋은 출발점은 종종 약 10,000-100,000 행입니다. @Scheduled

비동기 처리

는 또 다른 주요 기술입니다. Spring의 비동기식 기능 (예 :

)을 사용하여 가져 오기 프로세스를 별도의 스레드 풀에 오프로드하십시오. 이렇게하면 기본 응용 프로그램 스레드를 차단하지 않고 동시 처리를 허용하여 효율성을 더욱 향상시킵니다. 마지막으로

데이터 변환 최적화를 고려하십시오. 인덱싱 전에 CSV 데이터에 상당한 변환이 필요한 경우 (예 : 데이터 유형 변환, 외부 소스의 농축)이 변환을 최적화하여 처리 시간을 최소화하십시오. 효율적인 데이터 구조 및 알고리즘을 사용하면 전반적인 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. CSV를 스프링 부팅으로 Elasticsearch로 가져 오는 동안 오류를 처리하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

강력한 오류 처리는 신뢰할 수있는 CSV 가져 오기 프로세스에 중요합니다. 모범 사례에는 다음이 포함됩니다. 재 시도 메커니즘 :
인덱싱 시도에 대한 재 시도 메커니즘을 구현합니다. 네트워크 결함 또는 일시적 엘라스틱 검색 오류로 인해 개별 요청이 실패 할 수 있습니다. 지수 백 오프가있는 재 시도 전략은 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

오류 로깅 및보고 :
행 번호, 오류 메시지 및 잠재적으로 문제가있는 데이터를 포함한 모든 오류를 철저히 기록합니다. 이로 인해 수입 실패의 근본 원인을 디버깅하고 식별합니다. 효율적인 로그 관리를 위해 Logback 또는 Log4J2와 같은 구조화 된 로깅 프레임 워크를 고려하십시오.

오류 처리 전략 : 적절한 오류 처리 전략을 결정하십시오. 옵션은 다음과 같습니다.

나쁜 행 건너 뛰기 : 오류를 일으키고 나머지 데이터를 계속 처리하는 행을 건너 뛰는 행을 건너 뜁니다. 별도의 파일에 오류를 쓰기 :

로그는 나중에 검토를 위해 별도의 파일에 실패했습니다.

부패.

트랜잭션 관리 :
스프링의 트랜잭션 관리 기능을 사용하여 원자력을 보장하십시오. 가져 오기의 일부가 실패하면 데이터 일관성을 유지하기 위해 전체 배치를 롤백해야합니다. 그러나 매우 큰 수입의 경우 거래 크기 제한으로 인해 가능하지 않을 수 있습니다. 그러한 경우, 재 시도 메커니즘 및 오류 로깅에 의존합니다. 예외 처리 :
예상치 못한 충돌을 방지하기 위해 트리 캐치 블록을 사용하여 가져 오기 프로세스 전반에 걸쳐 예상치를 올바르게 처리합니다.

CSV 데이터를 최적의 성능을 위해 최적의 성능을 위해 추천 하는가? 이 스프링 부트 라이브러리 및 구성을 고려하십시오효율적인 CSV 구문 분석의 경우

: : . 는 강력하고 널리 사용되는 API를 제공합니다. commons-csv opencsv : commons-csv 공식 Elasticsearch High Level Rest Client는 엘라스틱 검색과 상호 작용하는 편리하고 효율적인 방법을 제공합니다.
스프링 데이터 Elasticsearch : org.elasticsearch.client:elasticsearch-rest-high-level-client Spring 's
는 특히 큰 파일의 성능 향상을 위해 비동기 처리를 가능하게합니다. 동시 인덱싱 작업을 처리하기 위해 적절한 스레드 풀 크기를 구성합니다. 벌크 인덱싱 : 엘라스틱 검색 벌크 API를 사용하여 단일 배치에서 여러 인덱싱 요청을 보내십시오. 연결 풀링을위한 연결 풀링을위한 연결 클라이언트를위한 연결 풀링을위한 연결 풀링. 요청.
elasticsearch 클러스터 최적화 : 가져 오기 프로세스 중에 자원 사용량 (CPU, 메모리, 네트워크)을 신중하게 모니터링하여 병목 현상을 식별하고 해결해야합니다. 프로파일 링 도구는 성능 문제를 파악하고 최적화 노력을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. @Async