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> CSV帶有Spring Boot的Elasticsearch將其導(dǎo)入到Elasticsearch中
>有效地導(dǎo)入大型CSV文件,需要仔細(xì)考慮幾個(gè)因素。 最關(guān)鍵的方面是
>使用Spring Boot將CSV導(dǎo)入到Elasticsearch期間處理錯(cuò)誤的最佳實(shí)踐是什麼? 最佳實(shí)踐包括:
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CSV帶有Spring Boot的Elasticsearch導(dǎo)入

Mar 07, 2025 pm 05:54 PM

> CSV帶有Spring Boot的Elasticsearch將其導(dǎo)入到Elasticsearch中

>本節(jié)詳細(xì)介紹瞭如何使用Spring Boot將CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入Elasticsearch。 核心過程涉及讀取CSV文件,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與Elasticsearch兼容的JSON文檔,然後將這些文檔批量索引到Elasticsearch中。 這避免了單個(gè)索引請(qǐng)求的開銷,大大提高了性能,尤其是對(duì)於大型文件。

春季啟動(dòng)通過多個(gè)關(guān)鍵組件為此提供了出色的支持。 首先,您需要一個(gè)庫來閱讀和解析CSV文件,例如

。 其次,您需要一種與Elasticsearch互動(dòng)的方法,通常使用官方的Elasticsearch Java客戶端。 最後,Spring Boot用於管理BEAN和交易的功能對(duì)於構(gòu)建導(dǎo)入過程是無價(jià)的。 commons-csv>

>一個(gè)簡化的示例可能涉及通過行讀取CSV線的服務(wù)類,將每條線映射到代表文檔的適當(dāng)Java對(duì)象,然後使用Elasticsearch客戶端來使用Elasticsearch客戶端來實(shí)現(xiàn)這些對(duì)象。 可以通過使用Spring's

註釋將導(dǎo)入作為背景任務(wù)安排,從而阻止主應(yīng)用程序線程的阻止,從而進(jìn)一步增強(qiáng)此過程。 應(yīng)合併錯(cuò)誤處理和記錄以確保魯棒性。 我們將在以後的一節(jié)中深入研究特定的庫和配置。 @Scheduled

>如何使用Spring Boot有效地將大型CSV文件導(dǎo)入Elasticsearch中?

>有效地導(dǎo)入大型CSV文件,需要仔細(xì)考慮幾個(gè)因素。 最關(guān)鍵的方面是

塊狀索引

。 而不是單獨(dú)索引每行,而是使用Elasticsearch Bulk API將批處理成批處理並在單個(gè)請(qǐng)求中索引。這大大減少了網(wǎng)絡(luò)圓旅行的數(shù)量並改善了吞吐量。

CSV文件是有益的。 與其將整個(gè)文件加載到內(nèi)存中,不如將其以易於管理的大小的塊進(jìn)行處理。 這樣可以防止歐元?dú)W洲元素,並允許更好的資源利用。 塊大小應(yīng)根據(jù)可用的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬仔細(xì)選擇。 一個(gè)好的起點(diǎn)通常約為10,000-100,000行。

異步處理是另一種關(guān)鍵技術(shù)。 使用Spring的異步功能(例如,)將導(dǎo)入過程卸載到單獨(dú)的線程池中。這樣可以防止阻止主應(yīng)用程序線程並允許並發(fā)處理,進(jìn)一步提高效率。 如果您的CSV數(shù)據(jù)需要在索引之前進(jìn)行重大轉(zhuǎn)換(例如,數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換,來自外部來源的富集),請(qǐng)優(yōu)化這些轉(zhuǎn)換以最大程度地減少處理時(shí)間。 使用有效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法會(huì)顯著影響整體性能。

>使用Spring Boot將CSV導(dǎo)入到Elasticsearch期間處理錯(cuò)誤的最佳實(shí)踐是什麼? 最佳實(shí)踐包括:

    重試機(jī)制:
  • 實(shí)現(xiàn)了失敗索引嘗試的重試機(jī)制。 網(wǎng)絡(luò)故障或瞬態(tài)Elasticsearch錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致單個(gè)請(qǐng)求失敗。 具有指數(shù)向後的重試策略可以顯著提高可靠性。
  • >錯(cuò)誤記錄和報(bào)告:
  • 徹底記錄所有錯(cuò)誤,包括行號(hào),錯(cuò)誤消息以及潛在的問題數(shù)據(jù)。這有助於調(diào)試和確定進(jìn)口失敗的根本原因。 考慮使用結(jié)構(gòu)化的記錄框架(例如logback或log4j2)進(jìn)行有效的日誌管理。
  • 錯(cuò)誤處理策略:

    確定適當(dāng)?shù)腻e(cuò)誤處理策略。 選項(xiàng)包括:

    • >跳過不良行:跳過會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的行並繼續(xù)處理剩餘的數(shù)據(jù)。
    • >將錯(cuò)誤寫入單獨(dú)的文件:
    • log失敗的行將行失敗為以後的審查和manual校正的過程,以便止於
  • >為了防止數(shù)據(jù)損壞。
  • 交易管理:
  • 使用Spring的交易管理功能來確保原子。如果導(dǎo)入失敗的任何部分,則應(yīng)將整個(gè)批次回滾以保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性。 但是,對(duì)於非常大的進(jìn)口,由於交易規(guī)模的限制,這可能是不可行的。 in such cases, rely on the retry mechanism and error logging.

Exception handling:

Properly handle exceptions throughout the import process using try-catch blocks to prevent unexpected crashes.

What Spring Boot libraries and configurations are recommended for optimal performance when importing CSV data into Elasticsearch?For optimal performance, consider these Spring Boot庫和配置:
  • commons-csv>或opencsv用於有效的CSV解析。 commons-csv>提供了強(qiáng)大且廣泛使用的API。
  • org.elasticsearch.client:elasticsearch-rest-high-level-client
  • >:
  • > 官方的Elasticsearch High-evel REST客戶端提供了一種方便,有效的方法,可與Elasticsearch。與Elasticsearch。更高級(jí)的功能,例如存儲(chǔ)庫和查詢。
  • 春季的@Async註釋:啟用異步處理以提高性能,尤其是對(duì)於大文件。 配置合適的線池大小以處理並發(fā)索引任務(wù)。
  • 批量索引:
  • >使用alasticsearch批量API在單個(gè)批次中發(fā)送多個(gè)索引請(qǐng)求。
  • -Xmx
  • request.

JVM tuning: Adjust JVM heap size () and other parameters to accommodate the memory requirements of processing large CSV files.Elasticsearch cluster optimization: Ensure your Elasticsearch cluster is properly configured for optimal performance, including sufficient resources (CPU, memory, disk I/O) and適當(dāng)?shù)乃槠峙洹? 考慮使用專用的Elasticsearch節(jié)點(diǎn)來提高性能。 適當(dāng)?shù)乃饕O(shè)置(映射)對(duì)於有效搜索和查詢也至關(guān)重要。 >請(qǐng)記住,請(qǐng)記住在導(dǎo)入過程中仔細(xì)監(jiān)視資源使用率(CPU,內(nèi)存,網(wǎng)絡(luò))以識(shí)別和解決任何瓶頸。 分析工具可以幫助查明績效問題並指導(dǎo)優(yōu)化工作。

以上是CSV帶有Spring Boot的Elasticsearch導(dǎo)入的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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