CSV Importer dans Elasticsearch avec Spring Boot
Cette section détaille comment importer des données CSV dans Elasticsearch à l'aide de Spring Boot. Le processus central consiste à lire le fichier CSV, à transformer les données en documents JSON compatibles Elasticsearch, puis à indexer ces documents en Elasticsearch. Cela évite les frais généraux des demandes d'index individuelles, améliorant considérablement les performances, en particulier pour les fichiers volumineux.
Spring Boot offre une excellente prise en charge à travers plusieurs composants clés. Tout d'abord, vous aurez besoin d'une bibliothèque pour lire et analyser les fichiers CSV, tels que commons-csv
. Deuxièmement, vous aurez besoin d'un moyen d'interagir avec Elasticsearch, en utilisant généralement le client Java Elasticsearch officiel. Enfin, les capacités de Spring Boot pour gérer les haricots et les transactions sont inestimables pour structurer le processus d'importation.
Un exemple simplifié pourrait impliquer une classe de service qui lit le CSV ligne par ligne, cartographie chaque ligne à un objet Java approprié représentant un document, puis utilise le client ElasticSearch pour inbriner ces objets. Ce processus peut être encore amélioré en utilisant l'annotation @Scheduled
de Spring pour planifier l'importation comme tache d'arrière-plan, empêchant le blocage des threads d'application principaux. La gestion des erreurs et la journalisation doivent être incorporés pour assurer la robustesse. Nous approfondirons les bibliothèques et les configurations spécifiques dans une section ultérieure.
Comment puis-je importer efficacement de grands fichiers CSV dans ElasticSearch en utilisant Spring Boot?
Importation efficace de grands fichiers CSV nécessite une examen minutieux de plusieurs facteurs. L'aspect le plus crucial est indexation en vrac . Au lieu d'indexer chaque ligne individuellement, regroupez les lignes en lots et indexez-les en une seule demande en utilisant l'API en vrac Elasticsearch. Cela réduit considérablement le nombre d'aller-retour en réseau et améliore le débit.
En outre, Chunking Le fichier CSV est bénéfique. Au lieu de charger le fichier entier en mémoire, traitez-le en morceaux de taille gérable. Cela empêche les erreurs d'origine et permet une meilleure utilisation des ressources. La taille du morceau doit être soigneusement choisie en fonction de la mémoire disponible et de la bande passante réseau. Un bon point de départ est souvent d'environ 10 000 à 100 000 lignes.
Le traitement asynchrone est une autre technique clé. Utilisez les fonctionnalités asynchrones de Spring (par exemple, @Async
) pour décharger le processus d'importation dans un pool de threads séparé. Cela empêche le blocage du thread d'application principal et permet un traitement simultané, améliorant davantage l'efficacité.
Enfin, Considérez l'optimisation de la transformation des données . Si vos données CSV nécessitent une transformation significative avant l'indexation (par exemple, la conversion du type de données, l'enrichissement à partir de sources externes), optimisez ces transformations pour minimiser le temps de traitement. L'utilisation de structures de données et d'algorithmes efficaces peut avoir un impact significatif sur les performances globales.
Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer les erreurs lors de l'importation CSV dans Elasticsearch avec Spring Boot?
La gestion des erreurs robuste est cruciale pour un processus d'importation CSV fiable. Les meilleures pratiques incluent:
- Mécanisme de réessayer: Implémentez un mécanisme de réessayer pour les tentatives d'indexation ratées. Les pépins de réseau ou les erreurs de recherche élastique transitoire peuvent entra?ner l'échec des demandes individuelles. Une stratégie de réessayer avec backoff exponentielle peut considérablement améliorer la fiabilité.
- Erreur Loggation et rapport: Enregistrer soigneusement toutes les erreurs, y compris le numéro de ligne, le message d'erreur et potentiellement les données problématiques. Cela facilite le débogage et l'identification de la cause profonde des défaillances d'importation. Envisagez d'utiliser un cadre de journalisation structuré comme Logback ou Log4j2 pour une gestion efficace des journaux.
-
Stratégie de traitement des erreurs: Décidez d'une stratégie de gestion des erreurs appropriée. Les options incluent:
- sauter les mauvaises lignes: sauter les lignes qui provoquent des erreurs et continuez à traiter les données restantes.
- écrivez des erreurs à un fichier séparé: Log des lignes défaillantes à un fichier séparé pour un examen ultérieur et une correction manuelle. Corruption des données.
- Gestion des transactions:
- Gestion des exceptions: Gérer correctement les exceptions tout au long du processus d'importation à l'aide de blocs de capture d'essai pour empêcher les accidents inattendus. Bibliothèques et configurations de démarrage:
-
commons-csv
ouopencsv
: pour l'analyse CSV efficace.commons-csv
offre une API robuste et largement utilisée. -
org.elasticsearch.client:elasticsearch-rest-high-level-client
: Le client officiel de repos de haut niveau Elasticsearch fournit un moyen pratique et efficace d'interagir avec Elasticssearch. Si vous avez besoin de fonctionnalités plus avancées telles que les référentiels et la requête. - Spring annotation: Active le traitement asynchrone pour des performances améliorées, en particulier pour les grands fichiers. Configure a suitable thread pool size to handle concurrent indexing tasks.
-
@Async
Bulk indexing: Utilize the Elasticsearch bulk API to send multiple indexing requests in a single batch. - Connection pooling: Configure connection pooling for the Elasticsearch client to reduce the overhead of establishing new connections for each Demande.
- Tuning JVM: Ajuster la taille du tas de JVM ( ) et d'autres paramètres pour répondre aux exigences de mémoire du traitement des grands fichiers CSV.
- Elasticsearch Cluster Optimization allocation de fragment. Envisagez d'utiliser des n?uds dédiés à Elasticsearch pour des performances améliorées. Les paramètres d'indexation appropriés (mappages) sont également essentiels pour la recherche et l'interrogation efficaces.
-Xmx
- N'oubliez pas de surveiller attentivement l'utilisation des ressources (CPU, mémoire, réseau) pendant le processus d'importation pour identifier et aborder les goulots d'étranglement. Les outils de profilage peuvent aider à identifier les problèmes de performances et à guider les efforts d'optimisation.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Java prend en charge la programmation asynchrone, y compris l'utilisation de la transition complète, des flux réactifs (tels que ProjectActor) et des threads virtuels dans Java19. 1.COMPLETABLEFUTURE Améliore la lisibilité et la maintenance du code à travers les appels de cha?ne et prend en charge l'orchestration des taches et la gestion des exceptions; 2. ProjectAacteur fournit des types de mono et de flux pour implémenter une programmation réactive, avec mécanisme de contre-pression et des opérateurs riches; 3. Les fils virtuels réduisent les co?ts de concurrence, conviennent aux taches à forte intensité d'E / S et sont plus légères et plus faciles à développer que les fils de plate-forme traditionnels. Chaque méthode a des scénarios applicables, et les outils appropriés doivent être sélectionnés en fonction de vos besoins et les modèles mixtes doivent être évités pour maintenir la simplicité

En Java, les énumérations conviennent à représenter des ensembles constants fixes. Les meilleures pratiques incluent: 1. Utilisez ENUM pour représenter l'état fixe ou les options pour améliorer la sécurité et la lisibilité des types; 2. Ajouter des propriétés et des méthodes aux énumérations pour améliorer la flexibilité, telles que la définition des champs, des constructeurs, des méthodes d'assistance, etc.; 3. Utilisez Enuummap et Enumset pour améliorer les performances et la sécurité des types car ils sont plus efficaces en fonction des tableaux; 4. évitez l'abus des énumérations, tels que des valeurs dynamiques, des changements fréquents ou des scénarios logiques complexes, qui doivent être remplacés par d'autres méthodes. L'utilisation correcte de l'énumération peut améliorer la qualité du code et réduire les erreurs, mais vous devez faire attention à ses limites applicables.

Javanio est un nouvel IOAPI introduit par Java 1.4. 1) s'adresse aux tampons et aux canaux, 2) contient des composants de tampon, de canal et de sélecteur, 3) prend en charge le mode non bloquant et 4) gère les connexions simultanées plus efficacement que l'OI traditionnel. Ses avantages se reflètent dans: 1) IO non bloquant les réductions de la surcharge du thread, 2) le tampon améliore l'efficacité de transmission des données, 3) le sélecteur réalise le multiplexage et 4) la cartographie de la mémoire accélère la lecture et l'écriture de la lecture de fichiers. Remarque Lorsque vous utilisez: 1) le fonctionnement FLIP / clair du tampon est facile à confondre, 2) les données incomplètes doivent être traitées manuellement sans blocage, 3) l'enregistrement du sélecteur doit être annulé à temps, 4) Nio ne convient pas à tous les scénarios.

HashMap implémente le stockage de paires de valeurs clés via des tables de hachage en Java, et son noyau réside dans les emplacements de données de positionnement rapidement. 1. Utilisez d'abord la méthode HashCode () de la clé pour générer une valeur de hachage et la convertir en un index de tableau via les opérations de bit; 2. Différents objets peuvent générer la même valeur de hachage, entra?nant des conflits. à l'heure actuelle, le n?ud est monté sous la forme d'une liste liée. Après JDK8, la liste liée est trop longue (longueur par défaut 8) et elle sera convertie en arbre rouge et noir pour améliorer l'efficacité; 3. Lorsque vous utilisez une classe personnalisée comme clé, les méthodes equals () et hashcode () doivent être réécrites; 4. Hashmap élargit dynamiquement la capacité. Lorsque le nombre d'éléments dépasse la capacité et se multiplie par le facteur de charge (par défaut 0,75), se développez et remaniez; 5. Hashmap n'est pas en file et concu doit être utilisé dans multithread

Les énumérations Java représentent non seulement des constantes, mais peuvent également encapsuler le comportement, transporter des données et implémenter des interfaces. 1. L'énumération est une classe utilisée pour définir des instances fixes, telles que la semaine et l'état, ce qui est plus s?r que les cha?nes ou les entiers; 2. Il peut transporter des données et des méthodes, telles que passer des valeurs à travers les constructeurs et fournir des méthodes d'accès; 3. Il peut utiliser Switch pour gérer différentes logiques, avec une structure claire; 4. Il peut implémenter des interfaces ou des méthodes abstraites pour faire des comportements différenciés de différentes valeurs d'énumération; 5. Faites attention à éviter les abus, la comparaison du code dur, la dépendance à l'égard des valeurs ordinales et la dénomination raisonnable et la sérialisation.

Le modèle de conception Singleton en Java garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et fournit un point d'accès global via des constructeurs privés et des méthodes statiques, ce qui convient au contr?le de l'accès aux ressources partagées. Les méthodes de mise en ?uvre incluent: 1. Chargement paresseux, c'est-à-dire que l'instance n'est créée que lorsque la première demande est demandée, ce qui convient aux situations où la consommation de ressources est élevée et pas nécessairement requise; 2. Traitement à filetage, garantissant qu'une seule instance est créée dans un environnement multi-thread par des méthodes de synchronisation ou le verrouillage à double vérification et la réduction de l'impact des performances; 3. Le chargement affamé, qui initialise directement l'instance pendant le chargement des cours, convient aux objets ou scénarios légers qui peuvent être initialisés à l'avance; 4. La mise en ?uvre de l'énumération, en utilisant l'énumération Java pour soutenir naturellement la sérialisation, la sécurité des filetages et prévenir les attaques réfléchissantes, est une méthode concise et fiable recommandée. Différentes méthodes de mise en ?uvre peuvent être sélectionnées en fonction des besoins spécifiques

Facultatif peut clairement exprimer les intentions et réduire le bruit du code pour les jugements nuls. 1. Facultatif. Par exemple, lors de la prise de valeurs des cartes, Orelse peut être utilisée pour fournir des valeurs par défaut, afin que la logique soit plus claire et concise; 2. Utilisez des cartes d'appels de cha?ne pour atteindre les valeurs imbriquées pour éviter en toute sécurité le NPE, et terminer automatiquement si un lien est nul et renvoie la valeur par défaut; 3. Le filtre peut être utilisé pour le filtrage conditionnel, et les opérations ultérieures ne continueront à être effectuées que si les conditions sont remplies, sinon elle sautera directement à Orelse, qui convient au jugement commercial léger; 4. Il n'est pas recommandé de surutiliser facultatif, tels que des types de base ou une logique simple, ce qui augmentera la complexité, et certains scénarios reviendront directement à NU.

La solution de contournement principale pour la rencontre de Java.io.NotSerializableException est de s'assurer que toutes les classes qui doivent être sérialisées implémentent l'interface sérialisable et de vérifier le support de sérialisation des objets imbriqués. 1. Ajouter des ouvrages ImplementSerialisables à la classe principale; 2. Assurez-vous que les classes correspondantes de champs personnalisées de la classe implémentent également sérialisables; 3. Utilisez transitoire pour marquer les champs qui n'ont pas besoin d'être sérialisés; 4. Vérifiez les types non sérialisés dans les collections ou les objets imbriqués; 5. Vérifiez quelle classe n'implémente pas l'interface; 6. Considérez la conception de remplacement pour les classes qui ne peuvent pas être modifiées, telles que la sauvegarde des données clés ou l'utilisation de structures intermédiaires sérialisables; 7. Envisagez de modifier
