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正海磁材(300224)02月21日在投资者关系平台上答复了投资者关心的问题。
2023-02-21
Ingest pipeline 允许文档在被索引之前对数据进行预处理，将数据加工处理成我们需要的格式。例如，可以使用 ingest pipeline添加或者删除字段，转换类型，解析内容等等。Pipeline 由一组处理器 Processor 构成，每个处理器依次运行，对传入的文档进行特定的更改。Ingest pipeline 和 Logstash 中的 filter 作用相似，并且更加轻量和易于调试。
要使用 ingest pipeline，集群中必须至少有一个具有 ingest 角色的节点。对于大量摄取负载，建议设置专用的 ingest 节点，要创建专用的 ingest 节点，请设置：
(资料图片)
node.roles: [ ingest ]接下来介绍一下 ingest pipeline 的创建与使用，如下所示，使用 ingest API 创建一个名为 my-pipeline的 ingest pipeline，在 processors 参数中指定了两个处理器，set 处理器为文档添加一个新的字段 location，设置值为 China；lowercase 处理器将 name 字段的所有字母转换为小写。
PUT _ingest/pipeline/my-pipeline{ "description": "My first Ingest Pipeline", "processors": [ { "set": { "description": "Add a new field", "field": "location", "value": "China" } }, { "lowercase": { "description": "Lowercase name", "field": "name" } } ]}然后往索引 my-index 中写入一条数据，通过 pipeline 参数指定使用刚刚创建的 my-pipeline。
PUT my-index/_doc/1?pipeline=my-pipeline{ "name": "Tom", "age": 18}查看 id 为 1 的文档，可以看到 name 字段由 Tom 转换为 tom，并且新增了 location 字段，说明 my-pipeline管道成功处理了摄入的数据。
GET my-index/_doc/1# 返回结果{ "_index" : "my-index", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "name" : "tom", "location" : "China", "age" : 18 }}为了让开发者更好地了解和使用 pipeline 中的处理器，Elasticsearch 提供了 simulate API 接口，方便我们对 pipeline 进行测试。如下所示，我们对 1.1 创建和使用 Ingest Pipeline 章节中创建的 my-pipeline进行测试，在 docs 列表中我们可以填写多个原始文档。
POST _ingest/pipeline/my-pipeline/_simulate{ "docs": [ { "_source": { "name": "Tom", "age": 18 } } ]}返回结果如下，可以看到模拟的结果和实际创建的文档一致，只不过 simulate API 并不会真正地创建这个文档。
{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "name" : "tom", "location" : "China", "age" : 18 }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-03T14:04:15.941884826Z" } } } ]}除了在请求路径中指定 pipeline，我们还可以在请求体中定义 pipeline 进行模拟，这样就不用预先创建好 pipeline，而是等到测试成功后再去创建 pipeline。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "set": { "description": "Add a new field", "field": "location", "value": "China" } }, { "lowercase": { "description": "Lowercase name", "field": "name" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "name": "Tom", "age": 18 } } ]}当我们使用 pipeline 处理一个文档的时候，有时并不是所有的文档都很规范，这个时候可能就会出现文档不能被正确解析或者发生异常的情况，此时 Elasticsearch 会返回给客户端一个错误的信息，表明文档不能被正确地处理。pipeline 中的处理器（processor）按照顺序依次执行，默认情况下，当处理器发生错误或者异常时，将会停止后续的处理。
在 ingest pipeline 中，异常处理可以分为 3 种情况：
在处理器中设置ignore_failure: true，当该处理器发生异常时，允许忽略异常，继续执行后续的处理器。通过 on_failure参数定义发生异常时执行的处理器列表，该参数可以在 processor 级别中定义，也可以在 pipeline 级别中定义。使用 fail 处理器主动抛出异常。下面将会分别对上述 3 种情况进行演示，首先模拟 2 个异常：
convert 处理器将 id 字段转换为 long 类型，由于传入文档的 id 字段值设置为 S123456，无法转换成 long 类型的数字，会产生 number_format_exception 的异常。date 处理器解析 timestamp 字段的日期格式，formats 参数要求输入的格式是 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，例如 2022-03-03 15:22:11，解析出日期对应的年月日信息，以 yyyy/MM/dd 的格式输出到 date 字段中，例如 2022/03/03。由于传入文档的 timestamp 字段的格式是 20220303 15:22:11，并不满足 formats 参数要求的日期格式，因此会产生 date_time_parse_exception 的异常。执行以下 pipeline 测试语句，在请求路径中加上 verbose 可以看到每个处理器的执行情况。
POST _ingest/pipeline/_simulate?verbose{ "pipeline": { "processors": [ { "convert": { "field": "id", "type": "long" } }, { "date": { "field": "timestamp", // 解析的字段 "formats": [ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" // 解析的格式 ], "output_format": "yyyy/MM/dd", // 输出的格式 "target_field": "date" // 输出的字段 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "id": "S123456", "timestamp": "20220303 15:22:11", "message": "User login successfully" } } ]}返回结果如下，尽管我们人为制造了 2 个异常，但是只看到了 convert 处理器的异常报错，这是因为当处理器发生错误或者异常时，将会停止后续的处理，直接向客户端返回错误信息。
{ "docs" : [ { "processor_results" : [ { "processor_type" : "convert", "status" : "error", "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to convert [S123456] to long" } ], "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to convert [S123456] to long", "caused_by" : { "type" : "number_format_exception", "reason" : "For input string: \"S123456\"" } } } ] } ]}在处理器中设置 ignore_failure 参数为 true，当该处理器发生异常时，允许忽略异常，继续执行后续的处理器。
POST _ingest/pipeline/_simulate?verbose{ "pipeline": { "processors": [ { "convert": { "field": "id", "type": "long", "ignore_failure": true // 忽略异常 } }, { "date": { "field": "timestamp", "formats": [ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ], "output_format": "yyyy/MM/dd", "target_field": "date" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "id": "S123456", "timestamp": "2022/03/03 15:22:11", "message": "User login successfully" } } ]}这次在返回结果中可以看到有 2 个异常信息，其中 convert 处理器的 status 的值为 error_ignored，表示该异常被忽略了，在 doc 中可以看到该处理器处理完毕后的结果，可以看到 id 字段的内容保留不变。接着 pipeline 继续往后执行，当执行到 date 处理器时，再次发生异常，由于 date 处理器中未对异常进行处理，此时向客户端返回异常信息。
{ "docs" : [ { "processor_results" : [ { "processor_type" : "convert", "status" : "error_ignored", // 第 1 个异常，忽略异常 "ignored_error" : { "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to convert [S123456] to long" } ], "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to convert [S123456] to long", "caused_by" : { "type" : "number_format_exception", "reason" : "For input string: \"S123456\"" } } }, "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "id" : "S123456", // 跳过 convert 处理器对 id 字段的处理 "message" : "User login successfully", "timestamp" : "2022/03/03 15:22:11" }, "_ingest" : { "pipeline" : "_simulate_pipeline", "timestamp" : "2022-03-04T02:48:13.562353005Z" } } }, { "processor_type" : "date", "status" : "error", // 第 2 个异常 "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to parse date [2022/03/03 15:22:11]" } ], "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "unable to parse date [2022/03/03 15:22:11]", "caused_by" : { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "failed to parse date field [2022/03/03 15:22:11] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss]", "caused_by" : { "type" : "date_time_parse_exception", "reason" : "Text "2022/03/03 15:22:11" could not be parsed at index 4" } } } } ] } ]}使用 on_failure 参数可以定义发生异常时执行的处理器列表，该参数允许在 processor 和 pipeline 级别中定义。在 pipeline 级别定义时，on_failure 捕获整个 pipeline 发生的任何异常，当产生异常时直接执行 on_failure 中定义的处理器列表，不会再执行后续的处理器。
在 processor 级别定义时，on_failure 参数可以针对单个处理器进行异常处理，会继续执行后续的处理器。
on_failure 参数可以同时在 pipeline 和 processor 中定义，这两者并不冲突，比较推荐的做法是，针对某些处理器设置 processor 级别的 on_failure 处理规则，另外设置 pipeline 级别的 on_failure 处理规则作为一条兜底的规则，当 processor 级别的 on_failure 处理规则也发生异常时或者没有设置异常处理的处理器发生异常时，就可以应用这条兜底的规则，这样做的好处就是可以尽可能地保证我们的 ingest pipeline 的健壮性。
如下所示，在 pipeline 级别设置了 on_failure 的处理规则，注意这里的 on_failure 参数和 processors 参数是处于同一层级的。当发生异常时，on_failure 会执行里面的 set 处理器，将索引名改为 failure-index，该索引专门用于记录 pipeline 处理异常的文档。之后我们就可以在 failure-index 索引中去查看哪些文档在预处理时发生了异常，方便后续实施相应的补救措施。
PUT _ingest/pipeline/failure-test-pipeline{ "processors": [ { "convert": { "field": "id", "type": "long" } }, { "date": { "field": "timestamp", "formats": [ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ], "output_format": "yyyy/MM/dd", "target_field": "date" } } ], "on_failure": [ // 发生异常时执行的处理器列表 { "set": { "field": "_index", // 通过 _index 元数据字段，可以改变写入的索引 "value": "failure-index" } } ]}然后往 my-index 索引中插入一条有错误的文档，将文档 _id设置为 1。从返回结果来看，并没有异常报错，文档成功写入了。但是仔细观察可以发现，文档并没有写入 my-index 索引，而是写入了我们记录异常的索引 failure-index。
PUT my-index/_doc/1?pipeline=failure-test-pipeline{ "id": "S123456", "timestamp": "2022/03/03 15:22:11", "message": "User login successfully"}# 返回结果{ "_index" : "failure-index", // 写入了记录异常的索引 "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1}查询 my-index 文档，确实没有找到 _id 为 1 的这条文档。
GET my-index/_doc/1# 返回结果{ "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "index_not_found_exception", "reason" : "no such index [my-index]", "resource.type" : "index_expression", "resource.id" : "my-index", "index_uuid" : "_na_", "index" : "my-index" } ], "type" : "index_not_found_exception", "reason" : "no such index [my-index]", "resource.type" : "index_expression", "resource.id" : "my-index", "index_uuid" : "_na_", "index" : "my-index" }, "status" : 404}查询 failure-index 索引可以找到这条处理异常的文档。
GET failure-index/_doc/1# 返回结果{ "_index" : "failure-index", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "id" : "S123456", "message" : "User login successfully", "timestamp" : "2022/03/03 15:22:11" }}对于我们来说，目前 failure-index 索引记录的信息十分有限，根据以上内容我们无法知道是哪个处理器在执行时产生了异常。在 on_failure 中提供了以下 4 个元数据字段方便我们进行故障定位：
on_failure_pipeline：产生异常的 pipeline 类型的处理器中引用的 pipeline。ingest pipeline 中有一个 pipeline 类型的处理器，该处理器也可以指定使用其他的 pipeline，这里注意区分 pipeline 类型的处理器和 pipeline 管道。on_failure_message：报错的内容。on_failure_processor_type：产生异常的处理器的标签，标签可以在处理器中通过 tag 参数指定。当 pipeline 中使用了多个相同类型的处理器时，根据指定的标签可以方便我们进行区分。on_failure_processor_tag：产生异常的处理器的类型。如下所示，我们在 on_failure 参数新增了一个 set 处理器，将错误信息写入 failure-index 的 failure 字段中。
PUT _ingest/pipeline/failure-test-pipeline{ "processors": [ { "convert": { "tag": "my-index-convert", // 设置处理器的标签，方便定位问题 "field": "id", "type": "long" } }, { "date": { "tag": "my-index-date", // 设置处理器的标签，方便定位问题 "field": "timestamp", "formats": [ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ], "output_format": "yyyy/MM/dd", "target_field": "date" } } ], "on_failure": [ { "set": { "field": "_index", "value": "failure-index" } }, { "set": { "field": "failure", "value": { "on_failure_pipeline": "{{ _ingest.on_failure_pipeline }}", "on_failure_message": "{{_ingest.on_failure_message}}", "on_failure_processor_type": "{{_ingest.on_failure_processor_type}}", "on_failure_processor_tag": "{{ _ingest.on_failure_processor_tag }}" } } } ]}然后往 my-index 索引中插入一条有错误的文档，将文档 _id设置为 2。
PUT my-index/_doc/2?pipeline=failure-test-pipeline{ "id": "S123456", "timestamp": "2022/03/03 15:22:11", "message": "User login successfully"}查看 failure-index 索引记录的错误信息，可以得知打了 my-index-convert 标签的 convert 类型的处理器在处理 S123456 字符串时引发了异常。细心的同学可能会注意到， 在返回结果中 on_failure_pipeline 的内容为空，这是由于异常并不是由 pipeline 类型的处理器产生的，所以这里的结果是空值。如果只是想获取客户端直接调用的 ingest pipeline，那么可以通过 _ingest.pipeline来获取。
{ "_index" : "failure-index", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_version" : 1, "_seq_no" : 1, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "failure" : { "on_failure_pipeline" : "", // 产生异常的 pipeline 类型的处理器中引用的 pipeline "on_failure_message" : "For input string: \\\"S123456\\\"", // 报错的内容 "on_failure_processor_tag" : "my-index-convert", // 产生异常的处理器的标签 "on_failure_processor_type" : "convert" // 产生异常的处理器的类型 }, "id" : "S123456", "message" : "User login successfully", "timestamp" : "2022/03/03 15:22:11" }}上面的示例介绍了 on_failure 参数在 pipeline 级别的处理，现在介绍下 on_failure 参数如何在 processor 级别进行处理。如下所示，在 convert 和 date 处理器中分别通过 on_failure 参数设置了发生异常时执行的处理器列表：当convert 进行类型转换发生异常时，将当前时间的毫秒数设置 id 字段的值；当 date 处理器解析时间发生异常时，使用 ingest 摄取时间的日期戳作为 date 字段的值。
PUT _ingest/pipeline/failure-test-pipeline{ "processors": [ { "convert": { "field": "id", "type": "long", "on_failure": [ // 发生异常时将当前时间的毫秒数设置 id 字段的值 { "script": { "source": """ long timeNow = Calendar.getInstance().getTimeInMillis(); ctx.id = timeNow; """ } } ] } }, { "date": { "field": "timestamp", "formats": [ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ], "output_format": "yyyy/MM/dd", "target_field": "date", "on_failure": [ // 发生异常时使用 ingest 摄取时间的日期戳作为 date 字段的值 { "set": { "field": "date", "value": "{{_ingest.timestamp}}" } }, { "date": { "field": "date", "formats": [ "yyyy-MM-dd"T"HH:mm:ss.SSSZ" ], "output_format": "yyyy/MM/dd", "target_field": "date" } } ] } } ]}然后往 my-index 索引中插入一条有错误的文档，将文档 _id设置为 3。文档正常写入 my-index 中，没有返回报错信息。
PUT my-index/_doc/3?pipeline=failure-test-pipeline{ "id": "S123456", "timestamp": "2022/03/03 15:22:11", "message": "User login successfully"}# 返回结果{ "_index" : "my-index", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1}获取 my-index 索引中 _id为 3 的文档，可以看到 id 字段的值并不是传入的原始文档中的 S123456，而是当前时间对应的毫秒值；date 字段的值被设置为了 ingest 摄取时间的日期。
GET my-index/_doc/3# 返回结果{ "_index" : "my-index", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "date" : "2022/03/03", "id" : 1646349731000, "message" : "User login successfully", "timestamp" : "2022/03/03 15:22:11" }}和 ignore_failure, on_failure 两种处理异常的方式不同，使用 fail 处理器可以基于某些条件主动抛出异常，当你想要主动让 pipeline 失败并且返回特定的报错信息给请求者时，可以使用这种方式。如下所示，当 tags 字段中不包含 production 时，fail 处理器会主动抛出异常，在 message 参数中可以自定义相应的报错信息。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "fail": { "if": "ctx.tags.contains("production") != true", "message": "The production tag is not present, found tags: {{{tags}}}" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "tags": ["development"] } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "fail_processor_exception", // 自定义的报错信息 "reason" : "The production tag is not present, found tags: {0=development}" } ], "type" : "fail_processor_exception", "reason" : "The production tag is not present, found tags: {0=development}" } } ]}每种类型的处理器中都支持 if 参数判断执行处理器的条件，在 if 参数中使用 painless脚本进行逻辑判断，当 if 的判断结果为 true 时，相应的处理器才会执行。如下所示，创建了 if-test-pipeline，我们只想日志级别是 error 的消息，当 level 字段的值是 notice 时，丢弃该文档。
PUT _ingest/pipeline/if-test-pipeline{ "processors": [ { "drop": { "description": "Drop documents with level of notice", "if": "ctx.level == "notice"" } } ]}然后往 log-index 索引中写入两条文档，指定使用 if-test-pipeline，其中一条文档的 level 值等于 notice，另一条的 level 值等于 error。
POST log-index/_doc?pipeline=if-test-pipeline{ "level": "notice", "message": "this is a notice log"}POST log-index/_doc?pipeline=if-test-pipeline{ "level": "error", "message": "this is a error log"}查询 log-index 索引，只返回了 1 条文档，level 等于 notice 的文档被丢弃了。
GET log-index/_search# 返回结果{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 1, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "log-index", "_type" : "_doc", "_id" : "fV9ET38BKRZVqZj9X8yC", "_score" : 1.0, "_source" : { "level" : "error", "message" : "this is a error log" } } ] }}接下来介绍一种高级的用法，将一个 pipeline 作为多个不同的索引或者数据流默认的 pipeline，在这个 pipeline 中创建多个 pipeline 类型的处理器，每个处理器根据传入的文档选择后台真正要执行的 pipeline。这样做的好处就是，如果要更改后台使用的 pipeline，只需要修改默认的 pipeline 中引用的 pipeline 即可，客户端的代码或者索引中的设置无需修改，可以做到业务无感知的切换。如下所示，先创建两个 pipeline，其中 httpd_pipeline 用于处理 http 相关的日志，syslog_pipeline 用于处理 syslog 相关的日志。
PUT _ingest/pipeline/httpd_pipeline{ "processors": [ { "set": { "field": "message", "value": "this is a apache_httpd log" } } ]}PUT _ingest/pipeline/syslog_pipeline{ "processors": [ { "set": { "field": "message", "value": "this is a syslog log" } } ]}接着创建一个 default_pipeline，使用 if 参数进行判断，当 service 字段的值等于 apache_httpd 时，执行 httpd_pipeline，当 service 字段的值等于 syslog 时，执行 syslog_pipeline。
PUT _ingest/pipeline/default_pipeline{ "processors": [ { "pipeline": { "description": "If "service" is "apache_httpd", use "httpd_pipeline"", "if": "ctx.service == "apache_httpd"", "name": "httpd_pipeline" } }, { "pipeline": { "description": "If "service" is "syslog", use "syslog_pipeline"", "if": "ctx.service == "syslog"", "name": "syslog_pipeline" } } ]}使用 simulate API 进行验证，可以看到由于传入的文档的 service 字段的值是 syslog，因此这条文档被交给 syslog_pipeline 进行处理。
POST _ingest/pipeline/default_pipeline/_simulate{ "docs": [ { "_source": { "service": "syslog" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "this is a syslog log", // syslog_pipeline 添加的内容 "service" : "syslog" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-04T07:18:53.531846541Z" } } } ]}下表列出了 Elasticsearch 所有 processor 处理器的类型，并且根据各个处理器的用途作了相应的分类。下面的小节中仅会演示说明一些常用的处理器，未介绍到的部分读者可以自行查阅官方文档。
类别 | 处理器 | 作用 |
|---|---|---|
数组处理 | append | 添加元素 |
数组处理 | sort | 对数组中的元素进行排序 |
数组处理 | join | 将数组中的每个元素拼接成单个字符串 |
数组处理 | foreach | 遍历处理数组中的元素 |
结构化数据处理 | json | 将 json 字符串转换为结构化的 json 对象 |
结构化数据处理 | kv | 以键值对的方式提取字段 |
结构化数据处理 | csv | 从单个文本字段中提取 CSV 行中的字段 |
匹配处理 | gsub | 替换字符串中指定的内容，支持正则表达式匹配 |
匹配处理 | grok | 使用正则表达式提取字段，grok 处理器内置预定义的表达式 |
匹配处理 | dissect | 和 grok 处理器类似，语法比 grok 简单，不使用正则表达式。可以使用修饰符控制解析方式 |
字符串处理 | lowercase | 将字符串转换为小写 |
字符串处理 | uppercase | 将字符串转换为大写 |
字符串处理 | split | 指定分隔符将字符串拆分为数组 |
字符串处理 | html_strip | 删除字符串中的 HTLM 标签 |
字符串处理 | trim | 去掉字符串中的前后空格 |
字段处理 | rename | 重命名字段 |
字段处理 | remove | 删除字段 |
字段处理 | set | 为字段赋值 |
字段处理 | script | 处理复杂的逻辑，可以执行内联或者存储脚本 |
字段处理 | dot_expander | 将带有点的字段扩展为对象字段 |
文档处理 | drop | 删除文档 |
文档处理 | fingerprint | 计算文档内容的哈希值 |
网络处理 | network_direction | 根据给定的源 IP 地址、目标 IP 地址和内部网络列表下计算网络请求的方向 |
网络处理 | community_id | 计算网络流数据中的 community id, 可以使用 community id 来关联与单个流相关的网络事件 |
网络处理 | registered_domain | 从完全限定域名 (FQDN) 中提取注册域（也称为有效顶级域或 eTLD）、子域和顶级域。 |
HTTP 处理 | urldecode | URL 解码 |
HTTP 处理 | user_agent | 从 user_agent 中提取详细信息, 例如操作系统, 浏览器版本等等 |
HTTP 处理 | uri_parts | 从 URI 中提取详细信息, 例如域名, 端口, 路径等等 |
外部结合 | pipeline | 执行另一个 ingest pipeline |
外部结合 | enrich | 添加来自另一个索引的数据，类似关系型数据库中的 join 关联查询 |
外部结合 | geoip | 根据来自 Maxmind 数据库的数据添加有关 IP 地址地理位置的信息 |
外部结合 | set_security_user | 获取索引文档用户的详细信息，例如 username, roles, email, full_name, metadata |
外部结合 | inference | 使用预训练的数据分析模型来处理数据，用于机器学习领域 |
时间处理 | date_index_name | 根据文档中的时间戳字段将文档写入基于时间的索引 |
时间处理 | date | 从字段中解析日期作为文档的时间戳 |
类型处理 | convert | 字段类型转换，例如 "1234" -> 1234 |
类型处理 | byte | 将人类可读的字节值转换为字节的数值，例如 1kb -> 1024 |
异常处理 | fail | 主动抛出异常 |
图形处理 | circle | 将圆形转换为近似多边形 |
lowercase 处理器可以将字符串转换为其等效的小写字母。如果该字段是一个字符串数组，则该数组的所有成员都将被转换。uppercase 处理器和 lowercase 相反，将字符串转换为大写字母。如下所示，使用 lowercase 处理器将 name 字段转换为小写字母。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "lowercase": { "field": "name" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "name": "Tom" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "name" : "tom" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T10:43:11.718792423Z" } } } ]}split 处理器可以根据指定的分隔符，将字符串拆分为数组。如下所示，以 _符号作为分隔符，将 num 字段拆分为数组。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "split": { "field": "num", "separator": "_" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "num": "111_222_333_444" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "num" : [ "111", "222", "333", "444" ] }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T11:10:25.249883405Z" } } } ]}trim 处理器可以去掉字符串头尾的空格。如下所示，使用 trim 处理器去掉 message 字段头尾的空格。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "trim": { "field": "message" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": " Elasticsearch is the distributed search and analytics engine " } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "Elasticsearch is the distributed search and analytics engine" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T11:12:26.952402786Z" } } } ]}join 处理器可以将数组中的每个元素拼接成单个字符串。如下所示，使用 _符号作为分隔符，将 animal 字段中的元素拼接成单个字符串。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "join": { "field": "animal", "separator": "-" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "animal": ["dog", "cat", "monkey"] } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "animal" : "dog-cat-monkey" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T10:33:39.63520118Z" } } } ]}使用 foreach 处理器可以遍历数组，对其中的每个元素进行处理，使用 processor 参数指定一个处理器来处理数组中元素。在 foreach 处理器内引用的处理通过 _ingest._value键来获取数组中每个元素的值。如下所示，将 values 字段中的每个元素转换为大写字母。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "foreach": { "field": "values", "processor": { "uppercase": { "field": "_ingest._value" } } } } ] }, "docs": [ { "_source": { "values" : ["foo", "bar", "baz"] } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "values" : [ "FOO", "BAR", "BAZ" ] }, "_ingest" : { "_value" : null, "timestamp" : "2022-02-27T10:06:44.235660464Z" } } } ]}kv 处理器可以以键值对的方式提取字段。如下所示，以空格作为不同键值对的分隔符，以 =拆分每组键值对的键和值。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "kv": { "field": "message", "field_split": " ", // 拆分键值对 "value_split": "=" // 拆分键值对的键和值 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "ip=1.2.3.4 error=REFUSED" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "ip=1.2.3.4 error=REFUSED", "error" : "REFUSED", "ip" : "1.2.3.4" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T10:40:31.072140367Z" } } } ]}csv 处理器会将字段中的内容看作 csv 文本的一行，根据 separator 参数指定的分隔符，将拆分后的值赋值给 target_fields 列表中定义的字段。如下所示，将 person 字段按照 |符号进行拆分，依次赋值给 name, age, country 字段。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "csv": { "field": "person", "target_fields": [ // 指定每列的字段值 "name", "age", "country" ], "separator": "|" // 字段间的分隔符 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "person": "zhangsan|18|china" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "country" : "china", "person" : "zhangsan|18|china", "name" : "zhangsan", "age" : "18" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-24T09:39:48.708832221Z" } } } ]}grok 处理器可以使用正则表达式来提取字段，并且内置了许多常用的表达式，可以直接通过表达式别名进行使用。可以使用以下命令获取所有 grok 内置的表达式。
GET _ingest/processor/grok?s返回结果如下，例如我们想匹配 IP 地址就可以直接使用 %{IP}进行匹配，想匹配 MAC 地址可以使用 %{MAC}进行匹配。表达式别名还可以引用其他的表达式别名，比如表达式别名 IP 就引用了IPV4 和 IPV6 两个别名。
接下来我们尝试使用 grok 处理器解析一条日志。%{表示将表达式匹配的值赋值到指定的 field 字段中，表达式可以是我们自定义的表达式，也可以是表达式别名；%{表示只匹配不赋值。
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043"在上面的日志中：
55.3.244.2 是客户端的 IP 地址，使用%{IP:client}匹配 IP 地址，赋值到 client 字段中；GET 是 HTTP 的请求方法，使用 %{WORD:method}匹配数字和字母，赋值到 method 字段中；/index.html 是请求的 URI 路径，使用 %{URIPATHPARAM:request}匹配 URI 路径和参数，赋值到 request 字段中；15824 是请求的字节大小，使用 %{NUMBER:bytes:int}匹配数字，赋值到 bytes 字段中，并且将字段设置为 int 类型；0.043 是请求的处理时间，使用 %{NUMBER:duration:double}匹配数字，赋值到 duration字段中，并且将字段设置为 double 类型。上面用到的 IP, WORD, URIPATHPARAM, NUMBER 表达式都是 grok 内置的表达式别名，可以直接拿来使用。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "grok": { "field": "message", "patterns": ["%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes:int} %{NUMBER:duration:double}"] } } ] }, "docs":[ { "_source": { "message": "55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "duration" : 0.043, "request" : "/index.html", "method" : "GET", "bytes" : 15824, "client" : "55.3.244.1", "message" : "55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-01T03:33:57.627169176Z" } } } ]}除了使用 grok 内置的表达式以外，grok 处理器也允许我们自定义表达式。可以在 pattern_definitions参数中进行设置，其中键是我们自定义表达式的别名，值是具体的正则表达式。如下所示，我们定义了两个表达式别名：FAVORITE_DOG 使用正则表达式 \w+， 匹配数字和字母，注意这里需要额外使用一个 \来进行转义；RGB 可以匹配 RED,GREEN,BLUE 3 种颜色。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "grok": { "field": "message", "patterns": [ "my %{FAVORITE_DOG:dog} is colored %{RGB:color}" ], "pattern_definitions": { // 自定义表达式 "FAVORITE_DOG": "\\w+", // 匹配数字和字母 "RGB": "RED|GREEN|BLUE" // 匹配 3 个颜色 } } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "my beagle is colored BLUE" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "my beagle is colored BLUE", "color" : "BLUE", "dog" : "beagle" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-01T03:34:33.933398405Z" } } } ]}有时候一种匹配规则可能难以匹配所有的内容，我们可以在正则表达式中通过或的逻辑进行判断，但是这样会使得写出来的表达式难以阅读。这里还有一种更好的方法，在 grok 处理器中，patterns 参数允许填写多个表达式，这样我们的匹配规则看上去就一目了然，处理器会使用最先匹配到的表达式。如下所示，我们设置了 FAVORITE_DOG 和 FAVORITE_CAT 两个表达式都用于解析 pet 字段，如果想要知道是哪个表达式匹配了内容，可以设置参数 "trace_match": true，这样在返回结果的 _grok_match_index 字段中可以看到匹配了哪个表达式，其中 1 表示匹配了第二个表达式。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "description": "parse multiple patterns", "processors": [ { "grok": { "field": "message", "patterns": [ // patterns 是数组, 可以填写多个表达式 "%{FAVORITE_DOG:pet}", "%{FAVORITE_CAT:pet}" ], "pattern_definitions": { "FAVORITE_DOG": "beagle", "FAVORITE_CAT": "burmese" }, "trace_match": true // 显示匹配了哪一个表达式, 第一个从 0 开始 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "I love burmese cats!" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "I love burmese cats!", "pet" : "burmese" }, "_ingest" : { "_grok_match_index" : "1", // 匹配了第 2 个表达式 "timestamp" : "2022-03-01T03:35:05.490483581Z" } } } ]}在 Kibana 的界面上还提供了 Grok Debugger 方便我们调试 grok 表达式。点击 Management -> Dev Tools -> Grok Gebugger进入调试界面。
从上图可以看到，调试界面分为以下 4 个部分：
Sample Data: 填写测试的文本。Grok Pattern：填写 grok 表达式，相当于 grok 处理器中 patterns 定义的内容。Custom Patterns：自定义表达式，相当于 grok 处理器中 pattern_definitions 定义的内容。在 Custom Patterns 中每行表示一个自定义表达式，最左边的字符串表示我们自定义的表达式别名，右边内容是表达式的内容，不需要进行符号转义。Structured Data：处理完的结果。我们将示例中的内容按照上面的说明填写到相应的位置，点击 Simulate，就可以看到解析完成后的结构化数据了。
dissect 和 grok 处理器类似，都是用于从单个文本字段中提取结构化字段。与 grok 相比，dissect 最大的优势就是简单和快速，dissect 在解析时不使用正则表达式，这使得 dissect 的语法更加简单，并且执行速度比 grok 更快。当然 grok 也有自己的独到之处，grok 可以同时使用多个 patterns 来对内容来进行匹配，这是 dissect 所不具备的能力。接下来首先介绍一下 dissect 处理器简单的使用方法，如下所示，我们要对一行日志内容进行解析，%{表示将匹配到的字符串作为 field 字段的值。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] \"%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}\" %{status} %{size}" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "1.2.3.4 - - [30/Apr/1998:22:00:52 +0000] \"GET /english/venues/cities/images/montpellier/18.gif HTTP/1.0\" 200 3171" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "request" : "/english/venues/cities/images/montpellier/18.gif", "auth" : "-", "ident" : "-", "verb" : "GET", "message" : """1.2.3.4 - - [30/Apr/1998:22:00:52 +0000] "GET /english/venues/cities/images/montpellier/18.gif HTTP/1.0" 200 3171""", "@timestamp" : "30/Apr/1998:22:00:52 +0000", "size" : "3171", "clientip" : "1.2.3.4", "httpversion" : "1.0", "status" : "200" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-01T06:37:23.791866312Z" } } } ]}在 dissect 中可以使用修饰符改变默认的匹配规则，例如可以指定 dissect 忽略某些字段、拼接多个字符等等。dissect 的修饰符说明如下表所示。
修饰符 | 用途 | 位置 | 示例 |
|---|---|---|---|
-> | 跳过 -> 右边重复的字符 | 最右边 | %{keyname1->} |
将多个结果附加到一起作为输出 | 左边 | %{+keyname} %{+keyname} | |
| 和 /n | 指定附加结果的顺序 | 号在左边，/n 放在右边，n 是顺序的数字 | %{+keyname/2} %{+keyname/1} |
? | 跳忽略匹配项 | 左边 | %{?keyname} |
| 和 & | 输出键设置为 * 的值，输出值设置为 & 的值 | 左边 | %{*key} %{&value} |
dissect 默认的匹配算法非常严格，要求 pattern 中的所有字符都与源字符串完全匹配。例如 %{a} %{b}只能匹配“字符串1 字符串2”（中间 1 个空格），将无法匹配“字符串1 字符串2”（中间 5 个空格）。要处理这种情况就可以使用 ->修饰符跳过箭头右边重复的字符，例如 %{a->} %{b}就可以跳过字符串1 和字符串 2 中间的多个空格，只对空格匹配一次。要跳过的字符我们可以自由设置，如下所示，使用 ->修饰符跳过重复的 ~字符。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "%{ts->}~%{level}" // 跳过重复的 ~ 字符 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "1998-08-10T17:15:42,466~~~~~~~WARN" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "message" : "1998-08-10T17:15:42,466~~~~~~~WARN", "level" : "WARN", "ts" : "1998-08-10T17:15:42,466" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-01T06:38:20.328535452Z" } } } ]}假如我们想将多个匹配的字符拼接为一个字段，可以使用 +修饰符，append_separator 参数可以指定分隔符, 默认以空格作为分隔符。如下所示，我们将匹配的多个字符串拼接为 name 字段，使用 ,作为分隔符。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "%{+name} %{+name} %{+name} %{+name}", "append_separator": "," } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "john jacob jingleheimer schmidt" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "name" : "john,jacob,jingleheimer,schmidt", "message" : "john jacob jingleheimer schmidt" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-02T13:41:40.058126802Z" } } } ]}如果我们想改变字符串拼接的顺序，可以同时使用 +和 /n修饰符指定顺序，其中 n 是顺序的数字。如下所示，可以看到返回结果中的 name 字段按照我们指定的顺序拼接。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "%{+name/2} %{+name/4} %{+name/3} %{+name/1}", "append_separator": "," } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "john jacob jingleheimer schmidt" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "name" : "schmidt,john,jingleheimer,jacob", "message" : "john jacob jingleheimer schmidt" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-02T13:47:44.332086601Z" } } } ]}前面提到过，dissect 要求 pattern 中的所有字符都与源字符串完全匹配，否则解析将不会成功。如果我们仅仅想让某些字符串在匹配时充当“占位”的角色，并不想让它出现在最终的文档中，那么就可以使用 ?修饰符来忽略最终结果中的匹配项。除了使用 ?修饰符以外，还可以用一个空键 %{}实现相同的效果，但是为了便于阅读，建议还是使用 %{?的方式。如下所示，ident 和 auth 字段都不会出现在最终的结果中，仅用于字符串匹配。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "%{clientip} %{?ident} %{?auth} [%{@timestamp}]" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "1.2.3.4 - - [30/Apr/1998:22:00:52 +0000]" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "@timestamp" : "30/Apr/1998:22:00:52 +0000", "message" : "1.2.3.4 - - [30/Apr/1998:22:00:52 +0000]", "clientip" : "1.2.3.4" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-02T13:50:56.099402273Z" } } } ]}*和 &修饰符可以用于解析包含键值对的内容，其中输出键设置为 *的值，输出值设置为 &的值。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "dissect": { "field": "message", "pattern": "[%{ts}] [%{level}] %{*p1}:%{&p1} %{*p2}:%{&p2}" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "message": "[2018-08-10T17:15:42,466] [ERR] ip:1.2.3.4 error:REFUSED" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "level" : "ERR", "ip" : "1.2.3.4", "message" : "[2018-08-10T17:15:42,466] [ERR] ip:1.2.3.4 error:REFUSED", "error" : "REFUSED", "ts" : "2018-08-10T17:15:42,466" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-02T14:00:54.96982616Z" } } } ]}rename 处理器用于重命名现有字段。如果该字段不存在或者重命名的字段已存在，则会引发异常。如下所示，将 provider 字段重命名为 cloud.provider。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "rename": { "field": "provider", "target_field": "cloud.provider" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "provider": "Aliyun" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "cloud" : { "provider" : "Aliyun" } }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T10:57:47.821558199Z" } } } ]}remove 处理器用于删除现有字段。如果删除的字段不存在，则会引发异常。如下所示，使用 remove 处理器删除文档中的 name 和 location 字段。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "remove": { "field": ["age", "location"] } } ] }, "docs": [ { "_source": { "name": "tom", "age": 18, "location": "United States" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "name" : "tom" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-27T10:56:05.119755281Z" } } } ]}set 处理器用于为字段赋值，并且在赋值的时候还可以使用 {{{ }}}符号从其他字段复制值，然后和指定字符串进行拼接。如下所示，将 version 字段的值设置为 2，host.os.name 字段的值为 copy from 字符串拼接 os 字段的结果。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "set": { "field": "host.os.name", "value": "copy from {{{os}}}" // 从 os 字段复制值进行拼接 } }, { "set": { "field": "version", "value": "2" // 设置静态值 } } ] }, "docs": [ { "_source": { "os": "Ubuntu" } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "host" : { "os" : { "name" : "copy from Ubuntu" } }, "os" : "Ubuntu", "version" : "2" }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-02-28T13:39:31.035666829Z" } } } ]}对于复杂的处理逻辑，如果使用 Elasticseach 其他自带的处理器无法实现，那么可以尝试在 script 处理器中编写脚本进行处理。在 script 处理器中通过 lang 参数可以指定脚本语言，通常我们使用 painless 作为脚本语言，这也是 Elasticsearch 中默认的脚本语言。在 script 处理器中，脚本在 ingest 上下文中运行，我们可以通过 ctx["field"]或者ctx.field语法来访问文档中的字段。如下所示，传入的文档中有一个数字类型的参数 num，我们在脚本中通过 if else 条件语句进行判断，当 num 等于 7 时，将 result 的值设置为 happy；当 num 等于 4 时，将 result 的结果设置为 sad；当 num 是其他值时，将 result 的结果设置为 normal。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "script": { "lang": "painless", "source": """ if(ctx.num == 7){ ctx.result = "happy" }else if(ctx.num == 4){ ctx.result = "sad" }else { ctx.result = "normal" } """ } } ] }, "docs": [ { "_source": { "num": 7 } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ { "doc" : { "_index" : "_index", "_type" : "_doc", "_id" : "_id", "_source" : { "result" : "happy", "num" : 7 }, "_ingest" : { "timestamp" : "2022-03-02T14:20:27.776240111Z" } } } ]}drop 处理器可以根据条件删除指定的文档。如下所示，删除 name 字段值为 tom 的文档。
POST _ingest/pipeline/_simulate{ "pipeline": { "processors": [ { "drop": { "if": "ctx.name == "tom"" } } ] }, "docs": [ { "_source": { "name": "tom", "age": 18 } } ]}# 返回结果{ "docs" : [ null ]}Ingest Pipeline 主要有以下 4 类应用场景：
写入时指定 pipeline，单条写入或者使用 _bulk API 批量写入时都可以使用。更新时指定 pipeline。定义索引或者模板时指定 pipeline，有两个相关的参数：-index.default_pipeline参数可以定义default pipeline（默认执行的 pipeline），当请求中没有指定 pipeline 时执行；- index.final_pipeline参数可以定义final pipeline（最终执行的 pipeline），在所有 pipeline 执行完后再执行。reindex 时指定 pipeline，在重建索引或者数据迁移时使用。首先创建一个名为 lowercase-pipeline的 pipeline，它的作用是将 name 字段转换为小写字母。
PUT _ingest/pipeline/lowercase-pipeline{ "processors": [ { "lowercase": { "field": "name" } } ]}单条写入或者通过 _bulkAPI 批量写入时都可以通过 pipeline参数指定使用的 pipeline。
# 写入单条数据时指定 pipelienPOST index-1/_doc?pipeline=lowercase-pipeline{ "name": "Tom", "age": 20}# _bulk 写入多条文档时指定 pipelinePUT index-1/_bulk?pipeline=lowercase-pipeline{"index":{ }}{"name":"Peter","age":17}{"index":{}}{"name":"Mary","age":19}查看写入的文档，可以看到所有文档的 name 字段都转换为了小写字母。
GET index-1/_search# 返回结果{ "_index" : "index-1", "_type" : "_doc", "_id" : "g196X38BKRZVqZj9rsyn", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "tom", "age" : 20 }},{ "_index" : "index-1", "_type" : "_doc", "_id" : "hF96X38BKRZVqZj9scwO", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "peter", "age" : 17 }},{ "_index" : "index-1", "_type" : "_doc", "_id" : "hV96X38BKRZVqZj9scwO", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "mary", "age" : 19 }}使用 _update_by_query API可以批量更新索引中的文档，通常会结合pipeline 来对文档进行更新。以下示例中我们对索引中的所有文档进行更新，也可以在 _update_by_query API中使用 DSL 语句过滤出需要更新的文档。
# 往源索引中插入数据PUT index-2/_doc/1{ "name": "Smith", "age": 18}PUT index-2/_doc/1{ "name": "Mike", "age": 16}# 使用 update_by_query 进行更新，可以写 DSL 语句过滤出需要更新的文档POST index-2/_update_by_query?pipeline=lowercase-pipeline在定义索引或者模板时可以使用 index.default_pipeline 参数指定 default pipeline（默认执行的 pipeline），index.final_pipeline 参数指定 final pipeline（最终执行的 pipeline）。default pipeline 与 final pipeline 实际上都是普通的 ingest pipeline，只是和一般的 pipeline 执行时机不同；default pipeline 执行的时机是当前写入请求没有指定 pipeline 时，final pipeline 执行的时机是在所有 pipeline 执行完毕后。
如上图所示，如果当前的写入或者更新请求中指定了 pipeline，则会先执行自定义的 pipeline，当所有的 pipeline 执行完毕后再执行 final pipeline（如果索引显式设置了index.final_pipeline）；如果当前的写入或者更新请求中没有指定 pipeline，并且索引显式设置了 index.default_pipeline 参数时，则会先执行 default pipeline，最后再执行 final pipeline。
为了完成下面的演示，在前面 lowercase-pipeline 的基础上，现在再创建两个 pipeline，其中 uppercase-pipeline 的作用是 name 字段转换为小写字母，set-pipeline 的作用是为文档添加一个 message 字段。
PUT _ingest/pipeline/uppercase-pipeline{ "processors": [ { "uppercase": { "field": "name" } } ]}PUT _ingest/pipeline/set-pipeline{ "processors": [ { "set": { "field": "message", "value": "set by final pipeline" } } ]}接下来创建一个索引 index-3，在 settings 中指定索引的 default_pipeline 为 lowercase-pipeline，final_pipeline 为 set-pipeline。
PUT index-3{ "settings": { "index": { "default_pipeline": "lowercase-pipeline", // 默认执行的 pipeline "final_pipeline": "set-pipeline" // 最终执行的 pipeline } }}然后往索引中插入两条文档，其中 _id为 1 的文档在写入时不指定 pipeline，_id为 2 的文档在写入时指定使用 uppercase-pipeline。
PUT index-3/_doc/1{ "name": "Lisa", "age": 18}# 在写入时指定 pipeline 覆盖 default_pipelinePUT index-3/_doc/2?pipeline=uppercase-pipeline{ "name": "Jerry", "age": 21}查询最终保存的文档，可以看到 final pipeline 始终会执行，2 个文档都添加了 message 字段；由于写入 _id为 2 的文档时指定使用了 uppercase-pipeline，所以该文档没有执行 default pipeline，而是执行了 uppercase-pipeline 将字母转换为大写。
GET index-3/_search# 返回结果{ "_index" : "index-3", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "lisa", "message" : "set by final pipeline", "age" : 18 }},{ "_index" : "index-3", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "JERRY", "message" : "set by final pipeline", "age" : 21 }}Elasticsearch 提供了 reindex API 用于将文档从源索引复制到目标索引，在 reindex 时可以指定 pipeline 对复制的文档进行加工处理。如下所示，先创建源索引 source-index，并插入 1 条文档。
PUT source-index/_doc/1{ "name": "Jack", "age": 18}然后在 reindex 时指定使用 lowercase-pipeline，目标索引名设置为 dest-index。
POST _reindex{ "source": { "index": "source-index" }, "dest": { "index": "dest-index", "pipeline": "lowercase-pipeline" }}查看目标索引，name 字段已经成功转换为了小写字母。
GET dest-index/_search# 返回结果{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 1, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dest-index", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "jack", "age" : "18" } } ] }}Ingest pipeline 是 Elasticsearch 的一个非常实用的功能，它能够帮助用户在数据进入 Elasticsearch 索引之前对其进行预处理，从而提高搜索和分析的效率和准确性。
本文向读者介绍了如何有效地创建，管理和测试 ElasticSearch Ingest Pipeline。在第一小节中首先说明了 ingest pipeline 的基本用法，包括创建和使用 ingest pipeline，使用 simulate API 对 pipeline 进行测试，以及如何处理 pipeline 中的异常；在第二小节中，将 ingest pipeline 中的 processor 处理器根据用途作了分类说明，并通过示例展示了常见的几个 processor 的用法；在最后一个小节中归纳了 ingest pipeline 的 4 个应用场景。
正海磁材(300224)02月21日在投资者关系平台上答复了投资者关心的问题。
中华大地春来早，欣欣向荣万物生。在明媚的春光里，神州大地一片繁
在疫情等多种不利因素的冲击下，去年主要中心城市的经济增长不达预期，但是，一些中小城市却表现亮眼，增速普遍高于全省水平和省会城市，成为
鲅鱼可以冷冻保存一年左右，只要是没有变质，都是可以吃的，不过这个时候，鲅鱼的营养价值会下降。一般来说，家里的鲅鱼冷冻时间不要超过三个
【报道】综合法新社、俄新社、俄罗斯卫星通讯社20日最新报道，白宫称，美国总统拜登已离开基辅。美联社也报道了拜登离开基辅的消息，称拜登此
1、IT之家2月18日消息，香港大学禁止师生使用人工智能机器人ChatGPT或其他人工智能工具完成课程作业、
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1、疾病分析：维生素E乳可以用来每天擦脸，因为维生素E乳的主要成分是维生素E、羊毛酯、凡士林和甘油。2、能滋润、润滑、美
每经操盘必知（午间版）丨沪指涨近1%金融、基建等蓝筹股走强；徐工机械拟6亿至10亿元回购股份；第二家外商独资公募基金首只产品获批
1、blood-cblood+都是类似怪兽吃人。2、一个人类出来救的。3、真心好看另外blood-c还出了
小伙伴们好，带大家回顾下欧文若不打篮球会做酒店评测员欧文更想面对竞争激烈的西部带来的挑战，那么小纵今天就来梳理下具体的
西甲巴萨同加的斯的比赛，莱万打进1球后，在比赛第74分钟被换下。莱万全场数据如下：1球2次射正1次射偏1次中柱错失2次得分机会触球35次传球23
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夏弥来为大家解答以下的问题，人脸，说一说人脸的简介，现在让我们一起来看看吧！1、人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份
随着全光网络越织越密 如何进一步增强消费者和产业界的“获得感”？
近年来，在5G和宽带双千兆牵引下，新项目、新试点、新应用层出不穷。随着全光网络越织越密，如何进一步增强消费者和产业界的获得感?湖北日
致敬老将！热爱可抵岁月漫长
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微视频｜字里藏情迎元宵
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