1、实战问题
- 问题1:es 中 scroll 游标不能与 collapse 共用,有什么办法可以实现 collapse 的效果?
- 问题2:采集互联网数据有重复数据写入 Elasticsearch,如何去重后放到另外索引?
2、排查思路
2.1 Elasticsearch 去重的几种方式
之前我有文章解读:Elasticsearch6.X 去重详解
- 方式一:terms 指定字段聚合 + top_hits 子聚合。
- 方式二:collapse 折叠去重。
拿个实战列子看一下:
当下正值高考出成绩,我们拿新闻事件信息作为数据来源。
如下文档_id:1、_id:2、_id:3 是一模一样的数据;_id: 4 是独立数据。
也就是说:去重后数据分两组,一组:[1,2,3]; 另外一组:[4]。
2.2 Elasticsearch scroll 不支持 collapse 确认
源码确认:
的确不支持。
2.3 考虑新方案
原有的方案和思路都在 scroll 导出数据方面行不通的,只能考虑新的思路了。
这个问题扩展一下,如何让数据写入 Elasticsearch 前去重呢?
说一下我的 Mysql 到 Elasticsearch 同步实战思路:
- 数据源:爬虫采集互联网数据(由于是采集数据,难免会有转载等重复数据)。
- 源数据存储:Mysql。
- 如何界定重复?基于:发文标题、发文时间、发文正文内容、发文url 组成字段的MD5值作为去重标记。
数据由 Mysql 同步到 Elasticsearch 如何实现去重?
其实也很简单,一旦有了MD5值,将MD5值作为写入 Elasticsearch 的文档 id,就可以完成 Mysql 数据到 Elasticsearch 的去重同步处理。
而下面要着重讲解的 logstash fingerprint filter 插件实现数据去重处理,就是基于刚才的思路实现的。
3、logstash fingerprint filter 插件介绍
fingerprint:中文直译为"指纹"。
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-fingerprint.html
3.1 fingerprint filter 插件版本
官方文档强调:
这是 Logstash 6.X 之后才有的功能。
3.2 fingerprint filter 插件用途
fingerprint filter 插件是 logstash filter 强大环节中的 58 个核心插件的中间一个插件。
其核心功能:创建一个或多个字段的一致哈希(指纹)并将结果存储在新字段中。
当文档插入 Elasticsearch 时,可以使用此插件创建一致的文档 ID。
也就是说,如果两个或者后续多个文档的指纹一致,则写入 Elasticsearch 的 _id 一致(前提 ES ID是明确指定使用指纹),所以相同指纹数据写入 Elasticsearch 会覆盖,间接实现了写入去重。
下面我们先实战,再根据实战讲解核心参数意思,大家理解可能更顺畅、通透一些。
4、logstash fingerprint filter 去重实战
4.1 同步脚本
写在配置文件:logstash_print.conf 中(配置文件名称自己定义就可以)。
4.1.1 脚本讲解
logstash 脚本大家就记住三段论。
- 第一:input,代表输入(读取端),本实例自然是基于 Elasticsearch 读。
- 第二:filter,代表中间处理,那就是指纹处理部分。
- 第三:output,代表输出(写入端),本实例还是写入 Elasticsearch,只不过会写入新的索引 news_after_fingerprint。
4.1.2 filter 环节核心参数讲解
- key => "1234ABCD",代表当前指纹的唯一值。
- method => "SHA256",指纹生成方式。
- source => ["title", "cont", "url", "publish_time"],生成指纹的基础字段名称。
- target => "[@metadata][generated_id]":将存储生成的指纹的字段的名称,后面output 环节会使用。该字段的任何当前内容都将被覆盖。
- concatenate_sources => true
如果为true 且 method 不是 UUID 或 PUNCTUATION 时,插件会在进行指纹计算之前将 source 选项中给出的所有字段的名称和值连接成一个字符串。
如果给出 false 和多个源字段,则目标字段将是最后一个源字段的单个指纹。
4.2 同步实操
4.3 成功标记
5、小结
fingerprint filter 插件是基于现实业务问题而开发的,解决写入去重或者导出去重的业务痛点。我们再看开头两个问题。
- 问题1 答案:不用 collapse,用 fingerprint filter 插件将数据转存为另外索引,然后 scroll 遍历输出就可以。
- 问题2 答案:用 fingerprint filter 插件将数据转存为另外索引即可。
fingerprint filter 插件较开头两种去重方案优势体现在:
- 能将去重后的数据独立存储为一个索引,且无需额外操作。
- 方便业务单独处理数据。
欢迎留言交流一下您的去重思考。
参考
https://alexmarquardt.com/tag/deduplicate/