用于移动和保存 Elasticsearch 和 OpenSearch 索引的工具
(本地)
npm install elasticdump ./bin/elasticdump
(全局)
npm install elasticdump -g elasticdump
Elasticdump 通过将"输入"发送到"输出"来工作。两者都可以是 elasticsearch URL 或文件。
Elasticsearch/OpenSearch:
文件:
标准输入/输出:
然后您可以执行以下操作:
# 将索引从生产环境复制到测试环境,包括分析器和映射: 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 # 将索引数据备份到文件: 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 # 使用 stdout 将索引备份到 gzip: elasticdump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=$ \ | gzip > /data/my_index.json.gz # 将查询结果备份到文件 elasticdump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=query.json \ --searchBody="{\"query\":{\"term\":{\"username\": \"admin\"}}}" # 从文件指定 searchBody elasticdump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=query.json \ --searchBody=@/data/searchbody.json # 复制单个分片数据: elasticdump \ --input=http://es.com:9200/api \ --output=http://es.com:9200/api2 \ --input-params="{\"preference\":\"_shards:0\"}" # 将别名备份到文件 elasticdump \ --input=http://es.com:9200/index-name/alias-filter \ --output=alias.json \ --type=alias # 将别名导入到 ES elasticdump \ --input=./alias.json \ --output=http://es.com:9200 \ --type=alias # 将模板备份到文件 elasticdump \ --input=http://es.com:9200/template-filter \ --output=templates.json \ --type=template # 将模板导入到 ES elasticdump \ --input=./templates.json \ --output=http://es.com:9200 \ --type=template # 将文件拆分为多个部分 elasticdump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=/data/my_index.json \ --fileSize=10mb # 从 S3 导入数据到 ES (使用 s3urls) elasticdump \ --s3AccessKeyId "${access_key_id}" \ --s3SecretAccessKey "${access_key_secret}" \ --input "s3://${bucket_name}/${file_name}.json" \ --output=http://production.es.com:9200/my_index # 将 ES 数据导出到 S3 (使用 s3urls) elasticdump \ --s3AccessKeyId "${access_key_id}" \ --s3SecretAccessKey "${access_key_secret}" \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output "s3://${bucket_name}/${file_name}.json" # 从 MINIO (s3 兼容) 导入数据到 ES (使用 s3urls) elasticdump \ --s3AccessKeyId "${access_key_id}" \ --s3SecretAccessKey "${access_key_secret}" \ --input "s3://${bucket_name}/${file_name}.json" \ --output=http://production.es.com:9200/my_index --s3ForcePathStyle true --s3Endpoint https://production.minio.co # 将 ES 数据导出到 MINIO (s3 兼容) (使用 s3urls) elasticdump \ --s3AccessKeyId "${access_key_id}" \ --s3SecretAccessKey "${access_key_secret}" \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output "s3://${bucket_name}/${file_name}.json" --s3ForcePathStyle true --s3Endpoint https://production.minio.co # 从 CSV 文件导入数据到 ES (使用 csvurls) elasticdump \ # 必须包含 csv:// 前缀以允许解析 csv 文件 # --input "csv://${file_path}.csv" \ --input "csv:///data/cars.csv" --output=http://production.es.com:9200/my_index \ --csvSkipRows 1 # 用于跳过已解析的行 (不包括标题行) --csvDelimiter ";" # 默认 csvDelimiter 为 ','
如果 Elasticsearch/OpenSearch 没有从根目录提供服务,则需要 --input-index 和 --output-index。如果没有提供这些参数,将解析额外的子目录以获取索引和类型。
Elasticsearch/OpenSearch:
# 从 elasticsearch 复制单个索引: elasticdump \ --input=http://es.com:9200/api/search \ --input-index=my_index \ --output=http://es.com:9200/api/search \ --output-index=my_index \ --type=mapping # 复制单个类型: elasticdump \ --input=http://es.com:9200/api/search \ --input-index=my_index/my_type \ --output=http://es.com:9200/api/search \ --output-index=my_index \ --type=mapping
如果您更喜欢使用 docker 来使用 elasticdump,可以从 docker hub 下载此项目:
docker pull elasticdump/elasticsearch-dump
然后您可以通过以下方式使用它:
示例:
# 将索引从生产环境复制到测试环境,包括映射: docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=http://staging.es.com:9200/my_index \ --type=mapping docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=http://staging.es.com:9200/my_index \ --type=data # 将索引数据备份到文件: docker run --rm -ti -v /data:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://production.es.com:9200/my_index \ --output=/tmp/my_index_mapping.json \ --type=data
如果您需要使用 localhost 作为 ES 主机:
docker run --net=host --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://staging.es.com:9200/my_index \ --output=http://localhost:9200/my_index \ --type=data
此工具生成的文件格式是按行分隔的 JSON 文件。转储文件本身不是有效的 JSON,但每一行都是。我们这样做是为了使转储文件可以流式传输和追加,而不用担心整个文件的解析完整性。
例如,如果您想解析每一行,可以这样做:
while read LINE; do jsonlint-py "${LINE}" ; done < dump.data.json
elasticdump: Elasticsearch 的导入和导出工具
版本: %%version%%
用法: elasticdump --input 源 --output 目标 [选项]
核心选项
--------------------
--input
源位置 (必需)
--input-index
源索引和类型
(默认: all, 示例: index/type)
--output
目标位置 (必需)
--output-index
目标索引和类型
(默认: all, 示例: index/type)
选项
--------------------
--big-int-fields
指定应检查大整数支持的字段的逗号分隔列表
(默认 '')
--bulkAction
设置在准备发送到 elasticsearch 的请求体时要使用的操作类型。
更多信息 - https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html
(默认: index, 选项: [index, update, delete, create)
--ca, --input-ca, --output-ca
CA 证书。如果源和目标相同,请使用 --ca。
--fileSize
支持文件分割。此值必须是**bytes**模块支持的字符串。
必须使用以下缩写来表示单位大小:
b 表示字节
kb 表示千字节
mb 表示兆字节
gb 表示吉字节
tb 表示太字节
例如 10mb / 1gb / 1tb
分区有助于通过将文件高效分割成较小的块来缓解溢出/内存不足异常,然后可以根据需要合并这些块。
--filterSystemTemplates
是否删除 metrics-*-* 和 logs-*-* 系统模板
(默认值:true)
--force-os-version
强制 elasticsearch-dump 使用的 OpenSearch 版本。
(默认值:7.10.2)
--fsCompress
在发送输出到文件之前对数据进行 gzip 压缩。
导入时该命令用于解压 gzip 文件
--handleVersion
告诉 elasticsearch 传输处理数据集中存在的 `_version` 字段
(默认值:false)
--headers
向 Elasticsearch 请求添加自定义头
(在 Elasticsearch 实例位于代理后面时很有用)
(默认值:'{"User-Agent": "elasticdump"}')
支持基于类型/方向的头,即 input-headers/output-headers
(这些只会根据当前流类型输入/输出添加)
--help
显示此页面
--ignore-errors
写入错误时将继续读/写循环
(默认值:false)
--ignore-es-write-errors
elasticsearch 写入错误时将继续读/写循环
(默认值:true)
--inputSocksPort, --outputSocksPort
Socks5 主机端口
--inputSocksProxy, --outputSocksProxy
Socks5 主机地址
--inputTransport
提供自定义 js 文件作为输入传输
--key, --input-key, --output-key
私钥文件。如果源和目标相同,使用 --key。
否则,根据需要使用带 --input 或 --output 前缀的。
--limit
每次操作批量移动多少对象
对于文件流,limit 是近似值
(默认值:100)
--maxRows
支持文件分割。文件按指定的行数分割
--maxSockets
进程可以同时发出多少个 HTTP 请求?
(默认值:
5 [node <= v0.10.x] /
无限 [node >= v0.11.x] )
--noRefresh
禁用输入索引刷新。
优点:
1. 索引速度大大提高
2. 硬件要求大大降低
缺点:
1. 最近添加的数据可能未被索引
建议用于大数据索引,
其中速度和系统健康是比最近添加数据更高的优先级。
--offset
包含要从输入传输中跳过的行数的整数。当导入大型
索引时,可能会出现问题,比如连接中断、崩溃、
有人忘记使用 `screen` 等。这允许你
从最后已知写入的行(由输出中的 `offset` 记录)
重新开始导出。请注意,由于
创建转储时没有指定排序,所以没有真正的方法
保证跳过的行已经被写入/解析。这更像是一个选项,
当你想尽可能多地将数据放入索引中,
而不关心在此过程中丢失一些行,类似于 `timeout` 选项。
(默认值:0)
--outputTransport
提供自定义 js 文件作为输出传输
--overwrite
如果输出文件存在则覆盖
(默认值:false)
--params
向 Elasticsearch 请求 URI 添加自定义参数。在你想使用 elasticsearch preference 等情况下很有用
--input-params 是一个特定的参数扩展,可用于使用滚动 API 获取数据时
--output-params 是一个特定的参数扩展,可用于使用批量索引 API 索引数据时
注意:这些是为了避免在输出源中使用输入参数时出现参数污染问题
(默认值:null)
--parseExtraFields
要解析的元字段的逗号分隔列表
--pass, --input-pass, --output-pass
私钥的密码。如果源和目标相同,使用 --pass。
否则,根据需要使用带 --input 或 --output 前缀的。
--quiet
抑制除错误以外的所有消息
(默认值:false)
--retryAttempts
指示在连接因以下错误之一失败时应自动重试请求的次数的整数:
`ECONNRESET`, `ENOTFOUND`, `ESOCKETTIMEDOUT`,
ETIMEDOUT`, `ECONNREFUSED`, `EHOSTUNREACH`, `EPIPE`, `EAI_AGAIN`
(默认值:0)
--retryDelay
指示重试尝试之间的回退/中断期的整数(毫秒)
(默认值:5000)
--retryDelayBase
用于操作重试的指数回退的基本毫秒数。(s3)
--scroll-with-post
使用 HTTP POST 方法执行滚动,而不是默认的 GET
(默认值:false)
--scrollId
elasticsearch 返回的最后一个滚动 ID。
如果 `scrollTime` 未过期,这将允许恢复使用最后一个滚动 ID 的转储。
--scrollTime
节点将保留请求的搜索的时间。
(默认值:10m)
--searchBody
当 ES 是输入时,基于搜索结果执行部分提取,
默认值为
如果 ES > 5
`'{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'`
否则
`'{"query": { "match_all": {} }, "fields": ["*"], "_source": true }'`
[从 6.68.0 版本开始] 如果 searchBody 前面有 @ 符号,elasticdump 将在
指定位置执行文件查找。注意:文件必须包含有效的 JSON
--searchBodyTemplate
可以调用 searchBody 的方法/函数
doc.searchBody = { query: { match_all: {} }, stored_fields: [], _source: true };
可以多次使用。
此外,searchBodyTemplate 可以由模块执行。请参阅下面的 [searchBody 模板](#search-template)。
--searchWithTemplate
使用 --searchBody 时启用搜索模板
如果使用搜索模板,则 searchBody 必须包含 "id" 字段和 "params" 对象
如果在搜索模板中定义了 "size" 字段,它将被 --size 参数覆盖
有关更多信息,请参阅 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-template.html
(默认值:false)
--size
检索多少对象
(默认值:-1 -> 无限制)
--skip-existing
启用时跳过 resource_already_exists_exception 并成功退出
(默认值:false)
--sourceOnly
只输出文档 _source 中包含的 json
正常: {"_index":"","_type":"","_id":"", "_source":{SOURCE}}
sourceOnly: {SOURCE}
(默认值:false)
--support-big-int
支持大整数
--templateRegex
用于在传递给输出传输之前过滤模板的正则表达式
(默认值: ((metrics|logs|\..+)(-.+)?)
--timeout
包含等待请求响应的毫秒数的整数,超时后中止请求。
直接传递给请求库。主要用于在导入时
不太关心丢失一些数据,而更希望速度快。
--tlsAuth
启用 TLS X509 客户端认证
--toLog
使用自定义 outputTransport 时,日志行
是否应附加到输出流?
(默认值:true,除了 `$`)
--transform
可以调用以在写入目标之前修改文档的方法/函数。
有一个全局变量 'doc' 可用。
计算新字段 'f2' 为字段 'f1' 的两倍值的示例脚本:
doc._source["f2"] = doc._source.f1 * 2;
可以多次使用。
此外,transform 可以由模块执行。请参阅下面的 [模块转换](#module-transform)。
--type
我们要导出什么?
(默认值:data,选项:[index, settings, analyzer, data, mapping, policy, alias, template, component_template, index_template])
--versionType
Elasticsearch 版本类型。应为 `internal`、`external`、`external_gte`、`force`。
注意:类型验证由批量端点处理,而不是由 elasticsearch-dump 处理
--openSearchServerless
设置为 true 以从 AWS OpenSearch 无服务器集合运行转储。
(默认值:false)
AWS 特定选项
--------------------
--awsAccessKeyId 和 --awsSecretAccessKey
当使用由 AWS 身份和访问管理(IAM)保护的 Amazon Elasticsearch Service 时,
提供您的访问密钥 ID 和秘密访问密钥。
如果使用临时凭证,也可以选择提供 --sessionToken
--awsChain
使用[标准](https://aws.amazon.com/blogs/security/a-new-and-standardized-way-to-manage-credentials-in-the-aws-sdks/)
位置和顺序来解析凭证,包括环境变量、
配置文件、EC2 和 ECS 元数据位置 _推荐与 AWS 一起使用的选项_
--awsIniFileName
使用 --awsIniFileProfile 时覆盖默认的 aws ini 文件名
文件名相对于 ~/.aws/
(默认值:config)
--awsIniFileProfile
作为 --awsAccessKeyId 和 --awsSecretAccessKey 的替代方案,
从 aws ini 文件中的指定配置文件加载凭证。
为了更大的灵活性,考虑使用 --awsChain
并设置 AWS_PROFILE 和 AWS_CONFIG_FILE
环境变量以在需要时覆盖默认值
--awsRegion
设置将为其生成签名的 AWS 区域
(默认值:根据主机名或主机计算)
--awsService
设置将为其生成签名的 AWS 服务
(默认值:根据主机名或主机计算)
--awsUrlRegex
覆盖用于验证应签名的 AWS URL 的默认正则表达式
(默认值:^https?:\/\/.*\.amazonaws\.com.*$)
--s3ACL
S3 ACL:private | public-read | public-read-write | authenticated-read | aws-exec-read |
bucket-owner-read | bucket-owner-full-control [默认 private]
--s3AccessKeyId
AWS 访问密钥 ID
--s3SessionToken
使用临时凭证时的 AWS 会话令牌
--s3Compress
在发送到 s3 之前对数据进行 gzip 压缩
--s3Configs
设置所有 s3 构造函数配置
可以提供转义的 JSON 字符串或文件。文件位置必须以 @ 符号为前缀
(默认值:null)
--s3Endpoint
可用于与 AWS 兼容的后端(如 OpenStack Swift 和 OpenStack Ceph)的 AWS 端点
--s3ForcePathStyle
强制 S3 对象使用路径样式 URL [默认 false]
--s3Options
设置此处显示的所有 s3 参数 https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/AWS/S3.html#createMultipartUpload-property
可以提供转义的 JSON 字符串或文件。文件位置必须以 @ 符号为前缀
(默认值:null)
--s3Region
AWS 区域
--s3SSEKMSKeyId
用于 aws:kms 上传的 KMS ID
--s3SSLEnabled
使用 SSL 连接到 AWS [默认 true]
--s3SecretAccessKey
AWS 秘密访问密钥
--s3ServerSideEncryption
启用加密上传
--s3StorageClass
设置用于 s3 的存储类
(默认值:STANDARD)
```bash
elasticdump --searchBodyTemplate='@./templates/my-template?param1=value¶m2=another-value'
在./transforms/my-transform.js
中有一个模块,内容如下:
module.exports = function(doc, options) { // 结果必须添加到doc.searchBody doc.searchBody = {} };
将加载模块./templates/my-template.js
,并执行该函数,传入doc
和options
= {"param1": "value", "param2": "another-value"}
。
templates
文件夹中提供了一个使用简单模板引擎修改日期的示例模板。
Elasticdump能够读取/写入嵌套数据,但采用特定的方式。这是为了在解析/保存CSV时降低复杂性。 该格式将所有嵌套扁平化为单一层级(下面显示了一个示例)
{ "elasticdump":{ "version":"6.51.0", "formats":[ "json", "csv" ] }, "contributors":[ { "name":"ferron", "id":3 } ], "year":112 }
输出格式
{ "elasticdump":"{\"version\":\"6.51.0\",\"formats\":[\"json\",\"csv\"]}", "contributors":"{\"contributors\":[{\"name\":\"ferron\",\"id\":3}]}", "year":2020 }
注意数据被扁平化为1层。对象键用作标题,值用作行数据。
这可能不适用于现有的嵌套数据格式,但由于其简单性,这是为elasticdump
选择的格式。
默认情况下该检测被禁用,要启用请使用--csvHandleNestedData
标志
--input="http://localhost:9200/index"
)或该索引中的对象类型(--input="http://localhost:9200/index/type"
)。这需要ElasticSearch 1.2.0或更高版本--input="http://localhost:9200/sub/directory --input-index=index/type"
)。使用--input-index=/
将包括所有索引和类型。put
方法来写入对象。这意味着将创建新对象,具有相同ID的旧对象将被更新file
传输不会覆盖任何现 有文件,如果文件已存在则会抛出异常。您可以使用--overwrite
代替。--input=http://name:password@production.es.com:9200/my_index
--output=$
),还可以使用--format=human
请求更易读的输出--output=$
),所有日志输出将被抑制offset
参数_template
的template
属性。ES 6.0之前的所有模板都必须升级以使用index_patterns
type
属性。ES 6.0之前的所有模板都必须升级以删除type属性/_search?scroll
API和PUT _bulk
。作为解决方法,转储仅使用_search
和POST _bulk
API实现。这可能会影响转储的性能。一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型 ,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是 专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
高质量语音生成模型
CSM 是一个开源的语音生成项目,它提供了一个基于 Llama-3.2-1B 和 CSM-1B 的语音生成模型。该项目支持多语言,可生成多种声音,适用于研究和教育场景。通过使用 CSM,用户可以方便地进行语音合成,同时项目还提供了水印功能,确保生成音频的可追溯性和透明度。
Hugging Face 的 AI 智能体课程,涵盖多种智能体框架及相关知识
本项目是 Hugging Face 推出的 AI 智能体课程,深入介绍了 AI 智能体的相关概念,如大语言模型、工具使用等。课程包含多个单元,详细讲解了不同的智能体框架,如 smolagents 和 LlamaIndex,提供了丰富的学习资源和实践案例。适合对 AI 智能体感兴趣的开发者和学习者,有助于提升他们在该领域的知识和技能。
用于 AI 项目管理和 API 交互的工具集,助力 AI 项目高效开发与管理。
RagaAI-Catalyst 是一款专注于 AI 领域的强大工具集,为开发者提供了便捷的项目管理、API 交互、令牌管理等功能。支持多 API 密钥上传,能快速创建、列出和管理 AI 项目,还可获取项目用例和指标信息。适用于各类 AI 开发场景,提升开发效率,推动 AI 项目顺利开展。
一个包含多种工具和文档处理功能,适用于 LLM 使用的项目。
smolagents 是一个功能丰富的项目,提供了如文件格式转换、网页内容读取、语义搜索等多种工具,支持将常见文件类型或网页转换为 Markdown,方便进行文档处理和信息提取,能满足不同场景下的需求,提升工作效率和数据处理能力。
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