Elasticsearch、Kibana数据导出实战

标签: | 发表时间:2019-08-06 17:56 | 作者:
出处:https://mp.weixin.qq.com

1、问题引出

以下两个导出问题来自Elastic中文社区。
问题1、kibana怎么导出查询数据?
问题2:elasticsearch数据导出
就像数据库数据导出一样,elasticsearch可以么?
或者找到它磁盘上存放数据的位置,拷贝出来,放到另一个es服务器上或者转成自己要的数据格式?
实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入、导出问题。
根据数据源的不同,基本可以借助:
  • 1、程序写入
  • 2、数据同步logstash/flume/cana/es_hadoopl等来实现关系型数据库(如:Oracle、mysql)、非关系型数据库(如:Mongo、Redis)、大数据(Hadoop、Spark、Hive)到Elasticsearch的写入。
而数据的导出,一部分是业务场景需要,如:业务系统中支持检索结果导出为CSV、Json格式等。还有一部分是分析数据的需求:期望借助Kibana工具将仪表盘聚合结果导出、不需要借助程序尽快将满足给定条件的结果数据导出等。这些快速导出的需求,最好借助插件或者第三方工具实现。本文将重点介绍Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集。

2、期望导出数据格式

一般期望导出:CSV、Json格式。

3、Kibana导出工具

3.1 Kibana  官方导出

步骤1:点击Kibana;
步骤2:左侧选择数据,筛选字段;
步骤3:右侧点击:share->csv reports。
步骤4:菜单栏:选择Management->Reporting->下载。


以上是kibana6.5.4的实操截图。其他常见报表数据导出:


在Dashboard的右上角点击Inspect,再点击就可以导出对应可视化报表对应的数据。

3.2 数据透视表pivot-kibana

Kibana的数据透视表——使用Kibana UI中的任何其他工具一样使用数据透视表可以极大地简化数据工作。Flexmonster Pivot可以交叉和快速地汇总业务数据并以交叉表格式显示结果。地址:https://github.com/flexmonster/pivot-kibana/
筛选数据效果如下:

注意:建议7.X以上版本使用。低版本不支持。

4、Elasticsearch导出工具

4.1 es2csv

1、简介:用Python编写的命令行实用程序,用于以Lucene查询语法或查询DSL语法查询Elasticsearch,并将结果作为文档导出到CSV文件中。
es2csv 可以查询多个索引中的批量文档,并且只获取选定的字段,这可以缩短查询执行时间。2、地址:https://pypi.org/project/es2csv/3、使用方法:
1es2csv -u 192.168.1.1:9200 -q '{"_source":{"excludes":["*gxn",,"*kex","vperxs","lpix"]},"query":{"term":{"this_topic":{"value":41}}}}' -r -i sogou_topic -o ~/export.csv  
4、使用效果:
官方最新更新支持5.X版本,实际验证6.X版本也可以使用,导出效率高。
5、推荐指数:
五星,Elasticsearch导出CSV首选方案。

4.2 elasticsearch-dump

1、简介:Elasticsearch导入导出工具。支持操作包含但不限于:1)、数据导出
  • 导出索引、检索结果、别名或模板为Json

  • 导出索引为gzip

  • 支持导出大文件切割为小文件

  • 支持统一集群不同索引间或者跨索引数据拷贝


2)、数据导入
  • 支持Json数据、S3数据导入Elasticsearch。
2、地址:https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump3、使用方法:
1elasticdump \  
2  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
3  --output=query.json \
4  --searchBody='{"query":{"term":{"username": "admin"}}}'
如上,将检索结果导出为json文件。更多导入、导出详见github介绍。4、使用效果:
早期1.X版本没有reindex操作,使用elasticdump解决跨集群数据备份功能。效果可以。5、推荐指数:
五星。Elasticsearch导出json首选方案。

4.3 logstash_output_csv

步骤1:安装logstash_output_csv工具:
1D:\logstash-6.5.4\bin>logstash-plugin.bat  install  logstash-output-csv  
2Validating logstash-output-csv
3Installing logstash-output-csv
4Installation successful
步骤2:配置conf文件
核心的:输入input,输出ouput,中间处理filter都在如下的配置文件中。
  1. 输入:指定ES地址,索引,请求query语句;

  2. 输出:csv输出地址,输出字段列表。

 1input {  
2 elasticsearch {
3    hosts => "127.0.0.1:9200"
4    index => "company_infos"
5    query => '
6    {
7        "query": {
8            "match_all": {}
9        }   
10    } 
11  '
12  }
13}
14
15output {
16  csv {
17    # elastic field name
18    fields => ["no", "name", "age", "company_name", "department", "sex"]
19    # This is path where we store output.   
20    path => "D:\logstash-6.5.4\export\csv-export.csv"
21  }
22}
步骤3:执行导出
 1D:\\logstash-6.5.4\bin>logstash -f ../config/logstash_ouput_csv.conf  
2Sending Logstash logs to D:/2.es_install/logstash-6.5.4/logs which is now configured via log4j2.properties
3[2019-08-03T23:45:00,914][WARN ][logstash.config.source.multilocal] Ignoring the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are specified
4[2019-08-03T23:45:00,934][INFO ][logstash.runner          ] Starting Logstash {"logstash.version"=>"6.5.4"}
5[2019-08-03T23:45:03,473][INFO ][logstash.pipeline        ] Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>8, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50}
6[2019-08-03T23:45:04,241][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline started successfully {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0x34b305d3 sleep>"}
7[2019-08-03T23:45:04,307][INFO ][logstash.agent           ] Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]}
8[2019-08-03T23:45:04,740][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
9[2019-08-03T23:45:05,610][INFO ][logstash.outputs.csv     ] Opening file {:path=>"D:/logstash-6.5.4/export/csv-export.csv"}
10[2019-08-03T23:45:07,558][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline has terminated {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0x34b305d3 run>"}
地址:https://medium.com/@shaonshaonty/export-data-from-elasticsearch-to-csv-caaef3a19b69

5、小结

根据业务场景选择导出数据的方式。


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有个段子是说现在创业公司招人的如果说自己是「大数据」(Big Data),意思其实是说他们会把日志收集上来,但是从来不看. 段子归段子,近些年所谓「微服务」「容器化」等「热门技术」的发展,的确促进了日志收集等技术的发展. 而 ELK ( Elasticsearch +. Kibana) 也不再是日志收集与展示系统的铁三角了.

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开源分布式搜索平台ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)+Redis+Syslog-ng实现日志实时搜索

- - C1G军火库
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎. 设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 支持通过HTTP使用JSON进行数据索引. logstash是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台. 你可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理,提供 Web 接口用于查询和统计.

ElasticSearch —修改ES数据

- -
ElasticSearch能够以接近实时的速度提供数据操作和搜索功能. 在默认情况下,从索引/更新/删除数据到出现在搜索结果之间,你可能会感受到有1秒的延迟时间(刷新间隔). 这是与SQL等其他平台的一个重要区别,这些平台在完成事务之后,它们的数据立即可用. 先前,我们已经知道如何索引一个单个的文档.

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- - 枯惠
在时候我们面临将Elasticsearch的数据进行迁移亦或是数据备份的场景,此时我们可以使用 elasticsearch-dump这个工具来实现:. mappings从production环境复制到staging环境. 数据从production环境复制到staging. template数据导出导入.