Клиент Elasticsearch - примеры на Python & Java и советы

Клиентом может считаться любое приложение, взаимодействующее с Elasticsearch для индексирования, обновления или поиска данных, а также для мониторинга и обслуживания Elasticsearch с помощью различных API.

Очень важно правильно настроить клиентов, чтобы обеспечить оптимальное использование ресурсов Elasticsearch.

Elasticsearch

Примеры

Существует множество клиентских приложений с открытым исходным кодом для мониторинга, оповещения и визуализации, таких как ElasticHQ, Elastalerts, Grafana и др. Кроме того, существуют такие клиентские приложения Elastic, как filebeat, metricbeat, logstash и kibana, которые были разработаны для интеграции с Elasticsearch.

Однако часто возникает необходимость создания собственного клиентского приложения для взаимодействия с Elasticsearch. Ниже приведен простой пример python-клиента (взято из документации по клиенту):

Все официальные клиенты Elasticsearch имеют схожую структуру, работая как легкие обертки вокруг остального API Elasticsearch, поэтому, если вы знакомы со структурой запросов Elasticsearch, они обычно достаточно просты в реализации.

Примечания и полезные советы

Используйте официальные библиотеки Elasticsearch.

Хотя соединение с Elasticsearch можно установить с помощью любого метода HTTP, например, запроса curl, официальные библиотеки Elasticsearch разработаны для правильной реализации пула соединений и keep-alives.

Официальные клиенты Elasticsearch доступны для java, javascript, Perl, PHP, python, ruby и .NET. Многие другие языки программирования поддерживаются общественными версиями.

Поддерживайте синхронизацию версии Elasticsearch и версии клиента.

Чтобы избежать неожиданностей, всегда поддерживайте версию клиента в соответствии с используемой версией Elasticsearch. Всегда тестируйте клиентов с Elasticsearch, поскольку даже незначительное обновление версии может вызвать проблемы из-за зависимостей или необходимости внесения изменений в код.

Балансировка нагрузки на соответствующих узлах.

Убедитесь, что клиент правильно балансирует нагрузку на всех соответствующих узлах кластера. В небольших кластерах это обычно означает балансировку только на узлах данных (никогда не на основных узлах), а в больших кластерах - на всех выделенных координационных узлах (если таковые имеются).

Убедитесь, что приложение Elasticsearch правильно обрабатывает исключения.

В случае если Elasticsearch не справляется с объемом запросов, лучше разработать клиентское приложение, которое будет справляться с этим изящно (например, с помощью какого-либо механизма очередей), чем просто заваливать испытывающий трудности кластер повторяющимися запросами.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий