Python批量写入ES索引数据的示例代码
作者：1024点线面
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用python脚本批量写ES数据（需要使用pip提前下载安装es依赖库）,感兴趣的小伙伴可以学习一下
背景
由于使用官方性能压测工具esrally并不能随心所欲地控制创建索引的内容、索引的结构和数据量，无法创建指定的测试数据集，或者直接投入生产使用。使用java或者spark则需编译使用，修改麻烦，人生苦短，我用python。本文介绍使用python脚本批量写ES数据，需要使用pip提前下载安装es依赖库。
在线安装pip
这主要是为了安装python依赖。
wget [https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py](https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py) python get-pip.py [root@manager data]# pip --version pip 20.3.4 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7) pip install elasticsearch
Python脚本代码
数据实例如下图的效果：
代码全文如下（大多数字段的内容都会随机变化）：
（注意，示例中大部分中文内容是为了增加存储使用量，否则100万条数据仅85MB，当前百万数据占用665MB，可酌情减少字段）
# coding: utf-8
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
import random
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
es = Elasticsearch(hosts='http://10.180.249.94:9200')
# print(es)
names = ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七', '周八', '吴九', '郑十']
names2 = ['刘一没有曾用名', '陈二没有曾用名', '张三没有曾用名', '李四也没有曾用名啊', '王五没有曾用名', '赵六也没有曾用名']
sexs = ['男', '女']
subjects = ['语文', '数学', '英语', '生物', '地理','物理','化学','思想','历史']
grades = [85, 77, 96, 74, 85, 69, 84, 59, 67, 69, 86, 96, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86]
ages = [12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]
likes = ['接天莲叶无穷碧','映日荷花别样红','不识庐山真面目','只缘身在此山中','两个黄鹂鸣翠柳','一行白鹭上青天','姑苏城外寒山寺','夜半钟声到客船','窗含西岭千秋雪','门泊东吴万里船']
webs = ['https://api.paugram.com/help/acgm','https://docs.tenapi.cn/img.html','https://api.mz-moe.cn/img.php','https://www.jinrishici.com/doc/#instance-right','https://www.bookmarkearth.com','https://www.yijianlogo.com/template']
datas = ['西风吹老洞庭波，一夜湘君白发多。醉后不知天在水，满船清梦压星河。','凿破苍苔地，偷他一片天。白云生镜里，明月落阶前。','春风倚棹阖闾城，水国春寒阴复晴。细雨湿衣看不见，闲花落地听无声。','日斜江上孤帆影，草绿湖南万里情。东道若逢相识问，青袍今日误儒生。','浪花有意千里雪，桃李无言一队春。一壶酒，一竿身，快活如侬有几人？','岸阔樯稀波渺茫，独凭危槛思何长。萧萧远树疏林外 ，一半秋山带夕阳。']
dates = ['2002-10-12-11:00:02','2022-12-12-15:18:09','2023-12-08-11:00:02','2022-11-22-16:01:01','2021-09-19-13:55:55','2019-11-11-15:07:06','2010-08-09-11:56:09','2023-06-18-01:06:01','2022-12-12-19:06:04','2023-10-15-16:13:02']
start = time.time()
# 开始批量写入es数据库
# 批量写入数据
for j in range(2000):
print(j)
action = [
{
"_index": "grades_v3",
"_type": "_doc",
"_id": i,
"_source": {
"id": i,
"name": random.choice(names),
"old_name": random.choice(names2),
"sex": random.choice(sexs),
"subject": random.choice(subjects),
"grade": random.choice(grades),
"ages": random.choice(ages),
"likes": random.choice(likes),
"likes2": random.choice(likes),
"others2": random.choice(datas),
"websites": random.choice(webs),
"others": random.choice(likes),
"login_date": random.choice(dates),
"others3": random.choice(datas)
}
} for i in range(10000 * j, 10000 * j + 10000)
]
helpers.bulk(es, action)
end = time.time()
print('Total Time Spent: ', end - start)
执行
python esgen.py
写入了2000万条数据约13GB，足以模拟大多数测试需求了，耗时6330秒。
指定创建索引的分片数
默认的索引自动创建只有一个分片，指定分片的代码如下：
# 定义要创建的索引及其设置，包括主分片数为3
create_index_body = {
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 3, # 设置主分片数为3
"number_of_replicas": 1 # 设置副本数为1，可以根据需要调整
}
}
}
# 创建索引
if not es.indices.exists(index="my_index"):
es.indices.create(index="my_index", body=create_index_body)
在后续写入时指定为这个"my_index"即可，名字随意。
到此这篇关于Python批量写入ES索引数据的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python写入ES索引数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！