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Elasticsearch的数据导入

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简介：
本教程详细介绍如何将数据高效地导入Elasticsearch中，包括使用API、插件及批量导入等方法，帮助用户快速掌握Elasticsearch数据处理技巧。 ElasticSearch数据导入可以通过文件进行，支持单个索引的导入操作。文件格式采用Json。

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  • Elasticsearch的数据导入
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    本教程详细介绍如何将数据高效地导入Elasticsearch中，包括使用API、插件及批量导入等方法，帮助用户快速掌握Elasticsearch数据处理技巧。 ElasticSearch数据导入可以通过文件进行，支持单个索引的导入操作。文件格式采用Json。
     
  • Elasticsearch的数据导出
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    本文将介绍如何使用Elasticsearch进行数据导出，包括常用的API和插件，帮助用户高效地管理和备份其索引中的数据。 ElasticSearch数据导出：支持从elasticsearch单文档中导出数据，并允许自定义查询，最终将结果保存为Json文件。
     
  • Python批量导入数据到Elasticsearch的示例
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    本篇文章提供了使用Python将大量数据高效地导入到Elasticsearch中的具体步骤和代码实例，适合需要进行大数据处理的技术人员参考。 今天分享一篇关于如何使用Python批量导入数据到Elasticsearch的实例文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起看看吧。
     
  • 使用Docker进行Elasticsearch的批量数据导出和导入
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    本文章介绍了如何利用Docker容器技术高效地搭建Elasticsearch环境，并详细讲解了基于该环境下实现大规模数据的快速导出与导入操作方法。 使用Docker实现Elasticsearch的批量导出（dump）和导入功能可以提高数据迁移或备份工作的效率。通过编写特定的脚本或者利用已有的工具，可以在不同环境之间高效地进行大规模的数据交换操作。这种方法适用于需要频繁更新索引结构或是处理大量文档的情况。
     
  • 将MySQL数据导入Elasticsearch并支持SQL查询
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    本教程介绍如何将MySQL数据库中的数据高效迁移至Elasticsearch，并配置其以执行SQL查询，实现快速的数据检索与分析。 支持通过定时任务将MySQL数据导入到Elasticsearch，并且可以使用SQL语句查询Elasticsearch。同时提供Dubbo服务接口，定时任务支持Quartz与LTS方式。
     
  • Excelastic：轻松将Excel数据导入Elasticsearch的简易工具
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    Excelastic是一款简便实用的工具，它能够帮助用户轻松地将Excel表格中的数据导入到Elasticsearch中，无需复杂的编程知识。 有一种工具可以将Excel文件中的数据移动到Elasticsearch中，并且具有弹性。使用方法如下：java -jar excelastic.jar data.xls -es: host localhost -es: index test -es: type mytype。
     
  • Elasticsearch数据导出工具(es_data_export.zip)
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    es_data_export.zip是一款专为Elasticsearch设计的数据导出工具，简化了从Elasticsearch集群中提取和备份数据的过程，支持灵活配置导出规则与格式。 软件介绍：Elastic数据导出工具（es_data_export）能够直接将ES中的数据导入存储到MySQL中，使用该工具需要安装JAVA运行环境。通过它你可以指定存储位置为本地文件夹，并可以选择以json格式或sql语句的形式进行保存。 资源文件列表包括： .settings build docs lib logs src target .classpath .gitignore .project build.bat build.xml export.properties LICENSE logback.xml pom.xml README.md run.sh stop.sh
     
  • Java语言中将Kafka数据批量导入至Elasticsearch实例
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    本教程介绍如何使用Java编程语言实现将Apache Kafka中的大批量数据高效迁移并存储到Elasticsearch索引中，适用于需要进行大数据实时分析与处理的技术爱好者和开发者。 消费Kafka数据然后批量导入到Elasticsearch可以采用以下方法：本示例使用了Kafka版本0.10以及ES版本6.4，并且通过bulk方式来实现高效的数据批量导入，当然也可以选择逐条记录的方式进行操作，但效率较低。 在项目中添加如下依赖： ```xml org.elasticsearch elasticsearch 6.4.0 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client 6.4.0 org.elasticsearch.client transport 6.4.0 org.apache.kafka kafka-clients 0.10.1.0 ```
     
  • Spark项目实战：使用Java将Hive表数据导入ElasticSearch
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    本教程详解如何利用Java在Spark环境中实现从Hive数据库到Elasticsearch的数据迁移，适合大数据处理与分析的专业人员学习实践。 项目实战：使用Java实现从Hive数据库通过Spark提取数据，并在Elasticsearch（ES）中创建索引及导入数据。同时利用ES的别名机制来确保数据更新过程中的无缝切换，整个操作基于高效的Spark计算框架进行快速处理。
     
  • ArcGIS-Elasticsearch-矢量数据导入插件-数据建模-Mapping-Index Setting-字段映射
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    本插件为ArcGIS与Elasticsearch间矢量数据传输提供高效解决方案，涵盖数据建模、Mapping及Index设置等关键步骤，优化字段映射以提升搜索效率。 ArcGIS ElasticSearch ES 矢量数据导入插件支持数据建模、mapping 和 index setting，包括对 geoshape、shape 的字段映射索引建模，并且 text 索引支持 keyword/ngram/edgeNgram/ikSmart。该插件能够快速导入矢量数据并兼容 multipolygon（带洞和多面）。使用时需要安装 elasticsearch 包，版本为 elasticsearch==7.5.1 和 urllib3==1.26.9。