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1.定义

在 Elasticsearch 中，预处理（Pre-processing）是指在文档被索引（存入数据库）之前，通过一系列预定义的规则或管道对原始数据进行处理的机制。它的核心目的是在数据正式进入搜索系统前，对其进行标准化、清洗或增强，以提高后续搜索和分析的效果。

🚀 预处理是轻量级的实时数据处理（在写入时触发），而传统 ETL（如 Logstash）通常用于离线的大批量数据转换。对于复杂场景，两者可以结合使用。

2.主要作用

• 数据标准化
  • 例如：将文本转为小写、去除多余空格、统一日期格式等，确保数据的一致性。
• 字段提取与结构化
  • 从原始数据（如日志、JSON 字符串）中提取特定字段（如从日志行中提取时间戳、IP 地址）。
• 丰富数据
  • 添加新字段（如根据 IP 添加地理位置信息）、合并字段或计算衍生字段。
• 数据清洗
  • 去除敏感信息（如脱敏信用卡号）、修正格式错误的数据。
• 分词与文本处理
  • 提前对文本进行分词（如中文分词）、去除停用词（如 “的”、“和”）等，优化全文搜索。

3.实现方式

Elasticsearch 通过 摄取管道（Ingest Pipeline）实现预处理，管道由一系列 处理器（Processors）组成，每个处理器完成一个具体任务。例如：

PUT _ingest/pipeline/my_pipeline
{"description": "预处理示例","processors": [{"lowercase": { "field": "message" }  // 将字段转为小写},{"remove": { "field": "temp_field" }  // 删除临时字段}]
}

使用时，在索引文档时指定管道：

POST my_index/_doc?pipeline=my_pipeline
{"message": "Hello WORLD","temp_field": "unused"
}

最终存入的文档会是：

{"message": "hello world"
}

4.常见预处理器

4.1 基础数据处理

• set：设置字段值（常量、变量或脚本计算结果）。

  { "set": { "field": "status", "value": "active" } }
  

• remove：删除指定字段。

  { "remove": { "field": "debug_info" } }
  

• rename：重命名字段。

  { "rename": { "field": "old_name", "target_field": "new_name" } }
  

• copy：复制字段值到新字段。

  { "copy": { "field": "source_field", "target_field": "target_field" } }
  

4.2 文本处理

• lowercase / uppercase：转换文本为全小写或全大写。

  { "lowercase": { "field": "message" } }
  

• trim：去除字段值首尾空格。

  { "trim": { "field": "username" } }
  

• split：按分隔符拆分字符串为数组。

  { "split": { "field": "tags", "separator": "," } }
  

• join：将数组字段合并为字符串（需指定分隔符）。

  { "join": { "field": "words", "separator": " " } }
  

• gsub：正则替换文本内容。

  { "gsub": { "field": "text", "pattern": "\\d+", "replacement": "[REDACTED]" } }
  

4.3 结构化数据提取

• grok：从非结构化文本（如日志）中提取结构化字段（基于正则模式）。

  {"grok": {"field": "message","patterns": ["%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request}"]}
  }
  

• kv（Key-Value）：从键值对字符串（如 "name=John&age=30"）中提取字段。

  { "kv": { "field": "query_string", "field_split": "&", "value_split": "=" } }
  

• json：解析 JSON 字符串为结构化字段。

  { "json": { "field": "user_json", "target_field": "user" } }
  

4.4 日期与数值处理

• date：解析日期字符串并转为 Elasticsearch 标准格式。

  {"date": {"field": "log_date","formats": ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "ISO8601"],"target_field": "@timestamp"}
  }
  

• convert：转换字段数据类型（如字符串转整数）。

  { "convert": { "field": "price", "type": "float" } }
  

4.5 数据增强

• geoip：根据 IP 地址添加地理位置信息（如国家、城市、经纬度）。

  { "geoip": { "field": "ip", "target_field": "geo" } }
  

• user_agent：解析 User-Agent 字符串，提取浏览器、设备等信息。

  { "user_agent": { "field": "ua", "target_field": "user_agent_info" } }
  

• script：使用 Painless 脚本自定义处理逻辑（如条件判断、复杂计算）。

  {"script": {"source": """if (ctx['price'] > 100) {ctx['discount'] = ctx['price'] * 0.9;}"""}
  }
  

4.6 数组与对象操作

• append：向数组字段追加值。

  { "append": { "field": "tags", "value": ["new_tag"] } }
  

• sort：对数组字段排序。

  { "sort": { "field": "scores", "order": "desc" } }
  

• dot_expander：将嵌套字段的路径展开（如 {"a.b": 1} → {"a": {"b": 1}}）。

  { "dot_expander": { "field": "a.b" } }
  

4.7 条件处理

• fail：主动抛出错误（用于数据校验）。

  { "fail": { "message": "Invalid data: price is negative!", "if": "ctx.price < 0" } }
  

• foreach：对数组中的每个元素应用处理器。

  {"foreach": {"field": "items","processor": { "uppercase": { "field": "_ingest._value.name" } }}
  }
  

4.8 网络与编码

• urldecode：解码 URL 编码的字符串（如 %20 → 空格）。

  { "urldecode": { "field": "encoded_url" } }
  

• bytes：转换人类可读的字节单位（如 1KB）为数字（1024）。

  { "bytes": { "field": "file_size" } }
  

通过组合这些处理器，可以构建强大的数据预处理管道，满足从简单格式化到复杂日志解析的各种需求。

5.实战案例

案例 1：日志解析（Nginx 访问日志）

需求：将原始的 Nginx 日志行解析为结构化字段（如 IP、时间戳、请求方法等）。

原始日志：

192.168.1.1 - - [10/Oct/2023:13:55:36 +0800] "GET /api/user?id=123 HTTP/1.1" 200 1024

• 创建 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/nginx_log_parser
{"description": "Parse Nginx access logs","processors": [{"grok": {"field": "message","patterns": ["%{IP:client_ip} %{USER:ident} %{USER:auth} \\[%{HTTPDATE:timestamp}\\] \"%{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:status} %{NUMBER:bytes}"]}},{"date": {"field": "timestamp","formats": ["dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"],"target_field": "@timestamp"}},{"remove": { "field": "message" }  // 解析后删除原始日志}]
}

• 测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/nginx_log_parser/_simulate
{"docs": [{"_source": {"message": "192.168.1.1 - - [10/Oct/2023:13:55:36 +0800] \"GET /api/user?id=123 HTTP/1.1\" 200 1024"}}]
}

案例 2：数据清洗（电商商品数据）

需求：清洗商品数据，统一价格格式、去除无效字段、转换单位。

原始数据：

{"product_name": "  Wireless Headphones  ","price": "$99.99","weight": "0.5kg","temp_note": "discount_applied"
}

• 创建 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/clean_product_data
{"processors": [{ "trim": { "field": "product_name" } },{ "gsub": { "field": "price", "pattern": "\\$", "replacement": "" } },{ "convert": { "field": "price", "type": "float" } },{ "gsub": { "field": "weight", "pattern": "kg", "replacement": "" } },{ "convert": { "field": "weight", "type": "float" } },{ "remove": { "field": "temp_note" } }]
}

• 测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/clean_product_data/_simulate
{"docs": [{"_source": {"product_name": "  Wireless Headphones  ","price": "$99.99","weight": "0.5kg","temp_note": "discount_applied"}}]
}

• 实际写入数据到索引

POST ecommerce_products/_doc?pipeline=clean_product_data
{"product_name": "  Wireless Headphones  ","price": "$99.99","weight": "0.5kg","temp_note": "discount_applied"
}

• 查询结果验证

GET ecommerce_products/_search

案例 3：字段增强（根据 IP 添加地理位置）

需求：根据用户的 IP 地址添加国家、城市等地理信息。

原始数据：

{ "ip": "8.8.8.8", "action": "login" }

• 创建 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/enrich_geoip
{"processors": [{"geoip": {"field": "ip","target_field": "geo","properties": ["country_name", "city_name", "location"]}}]
}

• 测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/enrich_geoip/_simulate
{"docs": [{"_source": {"ip": "8.8.8.8","action": "login"}}]
}

• 实际写入数据到索引

POST user_actions/_doc?pipeline=enrich_geoip
{"ip": "8.8.8.8","action": "login"
}

• 查询结果验证

GET user_actions/_search

案例 4：条件处理（动态设置折扣）

需求：根据商品价格动态计算折扣（价格 >100 的打 9 折）。

原始数据：

{ "product": "Laptop", "price": 1200 }

• 创建 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/apply_discount
{"processors": [{"script": {"source": """if (ctx.price > 100) {ctx.discounted_price = ctx.price * 0.9;}"""}}]
}

• 测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/apply_discount/_simulate
{"docs": [{"_source": {"product": "Laptop","price": 1200}}]
}

• 实际写入数据到索引

POST products/_doc?pipeline=apply_discount
{"product": "Laptop","price": 1200
}

• 查询结果验证

GET products/_search

案例 5：多级嵌套 JSON 解析

需求：解析嵌套的 JSON 字符串并展开字段。

原始数据：

{"user": "{\"name\":\"John\", \"address\":{\"city\":\"Beijing\"}}"
}

• 创建 Pipeline

PUT _ingest/pipeline/parse_nested_json
{"processors": [{ "json": { "field": "user", "target_field": "user_obj" } },{ "dot_expander": { "field": "user_obj.address.city" } }]
}

• 测试 Pipeline

POST _ingest/pipeline/parse_nested_json/_simulate
{"docs": [{"_source": {"user": "{\"name\":\"John\", \"address\":{\"city\":\"Beijing\"}}"}}]
}

• 实际写入数据到索引

POST user_profiles/_doc?pipeline=parse_nested_json
{"user": "{\"name\":\"John\", \"address\":{\"city\":\"Beijing\"}}"
}

• 查询结果验证

GET user_profiles/_search

总结

场景	关键处理器	用途
日志解析	grok + date	从非结构化文本提取结构化字段
数据清洗	gsub + convert + remove	标准化字段格式，删除无用数据
字段增强	geoip + user_agent	添加地理位置或设备信息
条件逻辑	script	动态计算或分支处理
嵌套数据展开	json + dot_expander	处理复杂 JSON 结构

通过组合这些案例中的方法，可以灵活应对实际业务中的数据处理需求！