復(fù)制數(shù)據(jù)到新的索引中 Copy data to new index

官方網(wǎng)址

elasticdump Installing

npm install elasticdump

(local)

npm install elasticdump
./bin/elasticdump

(global)

npm install elasticdump -g
elasticdump

docker install elasticdump

docker pull taskrabbit/elasticsearch-dump

elasticdump use

Standard Install use

# Copy an index from production to staging with analyzer and mapping:
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=analyzer
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=mapping
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=data

# Backup index data to a file:
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=/data/my_index_mapping.json \
  --type=mapping
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=/data/my_index.json \
  --type=data

# Backup and index to a gzip using stdout:
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=$ \
  | gzip > /data/my_index.json.gz

# Backup the results of a query to a file
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=query.json \
  --searchBody='{"query":{"term":{"username": "admin"}}}'

# Copy a single shard data:
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/api \
  --output=http://es.com:9200/api2 \
  --params='{"preference" : "_shards:0"}'

# Backup aliases to a file
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/index-name/alias-filter \
  --output=alias.json \
  --type=alias

# Import aliases into ES
elasticdump \
  --input=./alias.json \
  --output=http://es.com:9200 \
  --type=alias

# Backup templates to a file
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/template-filter \
  --output=templates.json \
  --type=template

# Import templates into ES
elasticdump \
  --input=./templates.json \
  --output=http://es.com:9200 \
  --type=template

# Split files into multiple parts
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=/data/my_index.json \
  --fileSize=10mb

# Import data from S3 into ES (using s3urls)
elasticdump \
  --input "s3://${bucket_name}/${file_name}.json" \
  --output=http://production.es.com:9200/my_index

# Export ES data to S3 (using s3urls)
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output "s3://${bucket_name}/${file_name}.json"

Non-Standard Install use

如果沒(méi)有從根目錄提供Elasticsearch --input-index, --output-index則需要它。如果未提供它們扮碧,則將解析附加子目錄的索引和類型。

# Copy a single index from a elasticsearch:
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/api/search \
  --input-index=my_index \
  --output=http://es.com:9200/api/search \
  --output-index=my_index \
  --type=mapping

# Copy a single type:
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/api/search \
  --input-index=my_index/my_type \
  --output=http://es.com:9200/api/search \
  --output-index=my_index \
  --type=mapping

# Copy a single type:
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/api/search \
  --input-index=my_index/my_type \
  --output=http://es.com:9200/api/search \
  --output-index=my_index \
  --type=mapping

Docker use

# Copy an index from production to staging with mappings:
docker run --rm -ti taskrabbit/elasticsearch-dump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=mapping
docker run --rm -ti taskrabbit/elasticsearch-dump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=data

# Backup index data to a file:
docker run --rm -ti -v /data:/tmp taskrabbit/elasticsearch-dump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=/tmp/my_index_mapping.json \
  --type=data

如果你需要localhost作為Es主機(jī)運(yùn)行:

docker run --net=host --rm -ti taskrabbit/elasticsearch-dump \
  --input=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --output=http://localhost:9200/my_index \
  --type=data

Dump Format

此工具生成的文件格式是以行分隔的JSON文件荒叼。轉(zhuǎn)儲(chǔ)文件本身不是有效的JSON乖杠,但每行都是匣缘。我們這樣做是為了使轉(zhuǎn)儲(chǔ)文件可以流式傳輸和追加瘦棋,而不必?fù)?dān)心整個(gè)文件解析器的整合稀火。

例如,如果要解析每一行赌朋,可以執(zhí)行以下操作:

while read LINE; do jsonlint-py "${LINE}" ; done < dump.data.json
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
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