Elasticsearch整个 Elasticsearch 索引导出到文件 - Python 8.x

在实际的使用中，我们有时希望把 Elasticsearch 的索引保存到 JSON 文件中。在之前，我写了一篇管如何备份 Elasticsearch 索引的文章 “Elasticsearch：索引备份及恢复”。在今天，我们使用一种 Python 的方法来做进一步的探讨。你可以将单个 Elasticsearch 索引中的所有事件导出到 JSON 文件。 此脚本使用 Elasticsearch python API 调用 PIT 和 search_after 一次导出 10,000 个事件，并继续下去，直到所有事件都导出为止。 可以从单个 Elasticsearch 索引导出数百万个事件。有关 Elasticsearch 分页的操作，请参考文章 “Elasticsearch：分页搜索结果”。

我将从如下的几个方面来讲述：

1. 下载 ElasticsearchExporter
2. 配置连接到 Elasticsearch 集群的设置
3. 通过导出单个索引来测试设置
4. 过滤导出
5. 未来更新

在下面的展示中，我将使用最新的 Elastic Stack 8.8.2 来进行展示。

安装

如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，请参阅如下的链接：

• 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch

• Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana

在安装的时候，我们选择使用 Elastic Stack 8.x 的安装手册来进行安装。在默认的情况下，Elasticsearch 的安装是带有 https 的安全访问。

准备数据

在今天的练习中，我们使用 Kibana 自带的数据来进行展示：

 

在执行完上面动作后，我们就会在  Elasticsearch 中看到一个新创建的 kibana_sample_data_flights 索引。

导出索引 

为了能够导出 kibana_sample_data_flights，我们分为如下的几个步骤：

下载 ElasticsearchExporter

我们使用如下的命令来下载 ElasticsearchExporter

1.  git clone https://github.com/liu-xiao-guo/ElasticsearchExporter
2.  cd ElasticsearchExporter
3.  pip3 install -r requirements.txt

配置连接到 Elasticsearch 集群的设置

我们可以参考之前的博文 “Elasticsearch：关于在 Python 中使用 Elasticsearch 你需要知道的一切 - 8.x” 来配置如何在 Python 客户端中连接到 Elasticsearch 集群。我们需要修改 ElasticExporterSettings.py。

如果你的 Elasticsearch 集群使用 https，则使用此命令查找指纹并更新 CERT_FINGERPRINT。

1.  $ openssl s_client -connect localhost:9200 -servername localhost -showcerts </dev/null 2>/dev/null | while openssl x509 -sha256 -subject -issuer -fingerprint -noout 2>/dev/null; do :; done
2.  subject=CN = liuxgm.local
3.  issuer=CN = Elasticsearch security auto-configuration HTTP CA
4.  sha256 Fingerprint=B8:B3:2F:CD:A4:D4:26:EA:E9:33:87:EA:CB:18:0B:11:68:21:0E:85:25:7C:D6:B4:12:31:9A:8F:2A:B3:BB:13
5.  subject=CN = Elasticsearch security auto-configuration HTTP CA
6.  issuer=CN = Elasticsearch security auto-configuration HTTP CA
7.  sha256 Fingerprint=BD:0A:26:DC:64:6E:F1:CB:3C:B5:E1:32:E7:7D:61:13:E1:B4:6D:56:EE:39:0D:D3:C6:F0:B2:D2:B1:69:62:C4

要获得没有冒号的 fingerprint，我们可以使用如下的命令来直接进行获得：

1.  $ pwd
2.  /Users/liuxg/elastic/elasticsearch-8.8.2/config/certs
3.  $ openssl x509 -in http_ca.crt -sha256 -fingerprint | grep sha256 | sed 's/://g'
4.  sha256 Fingerprint=BD0A26DC646EF1CB3CB5E132E77D6113E1B46D56EE390DD3C6F0B2D2B16962C4

当然获得 fingerprint 最直接的方法是打开 config/kibana.yml 文件：

有了 fingerprint 值，我们还必须获得 elastic 超级用户及其密码。打开 ElasticExporterSettings.py 文件：

总结一下，你需要修改三个部分：

• 你的集群的 CERT_FINGERPRINT
• 每个 Elasticsearch 服务器的 IP 地址。 可以使用 DNS 名称代替 IP 地址。
• 用户名和密码 

通过导出单个索引来测试设置

作为测试脚本是否配置正确并且能够连接到 Elasticsearch 集群的测试，我将使用此命令导出单个索引中的所有文档。我们首先在当前目录创建以叫做 exported 的子目录：

1.  $ pwd
2.  /Users/liuxg/tmp/ElasticsearchExporter
3.  $ mkdir exported
4.  $ ls
5.  ElasticExporter.py         LICENSE                    filter.json
6.  ElasticExporterCLI.py      README.md                  requirements.txt
7.  ElasticExporterSettings.py exported

python3 ElasticExporterCLI.py --index=kibana_sample_data_flights --backup-folder=exported

从上面的输出中，我们可以看到有 13,059 个文档被处理。我们可以在当前的 exported 目录中查看已经写好的 JSON 文档：

我们可以看已经备份好的 JSON 文档。输出文件将被格式化为换行符分隔的 JSON 文件。 同一文件夹中写入了一些校验和。 这些文件用于防止重新导出已导出的索引。

过滤输出

为了过滤导出的事件，你可以使用查询文件参数传入过滤器。我们可以在根目录下找到一个叫做 filter.json 的文件：

`

1.  {
2.      "bool": {
3.        "filter": [
4.          {
5.            "range": {
6.              "timestamp": {
7.                "format": "strict_date_optional_time",
8.                "gte": "2023-07-25T04:00:00.000Z",
9.                "lte": "2023-07-28T07:00:00.000Z"
10.              }
11.            }
12.  	    }
13.        ]
14.      }
15.  }

`![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newCodeMoreWhite.png)

这是一个简单的按照时间过滤的查询。你可以根据自己的需求进行修改。在上面，我根据索引 kibana_sample_data_flights 的时间范围进行了配置。

我们可以在命令行进行如下的配置：

--query-file=filter.json

我们接下来进行如下的操作。首先我们删除上面已经生成的文件：

当然，我们可以可以在 Kibana 里得到这种搜索的配置，比如：

 

我们点击上面的 Copy to clipboard 来选择需要的搜索：

`

1.  {
2.      "bool": {
3.        "filter": [
4.          {
5.            "range": {
6.              "timestamp": {
7.                "format": "strict_date_optional_time",
8.                "gte": "2023-07-25T16:52:09.937Z",
9.                "lte": "2023-07-31T05:40:19.805Z"
10.              }
11.            }
12.  	      },
13.          {
14.            "bool": {
15.              "minimum_should_match": 1,
16.              "should": [
17.                {
18.                  "match_phrase": {
19.                    "DestCountry": "CL"
20.                  }
21.                },
22.                {
23.                  "match_phrase": {
24.                    "DestCountry": "CA"
25.                  }
26.                }
27.              ]
28.            }
29.          }
30.        ]
31.      }
32.  }

`![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newCodeMoreWhite.png)

把上面的拷贝结果粘贴到 filter.json 文件中，并再次执行上面的操作：

 这个和我们上面在 Kibana 中显示的结果是一样的。

在我提供的示例中，仅导出了少量数据。 该脚本能够导出大量数据。 可以使用它导出 Elasticsearch 集群中的所有事件和索引，即使该集群包含数 TB 的数据和数十亿个事件。

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