Elasticsearch 8.X 如何生成 TB 级的测试数据 ?

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch 8.X 如何生成 TB 级的测试数据 ?

1、实战问题

2、问题解析

其实类似的问题之前在社群也经常被问到。实战业务场景中在没有大规模数据之前,可能会构造生成一些模拟数据,以实现性能测试等用途。

真实业务场景一般不愁数据的,包含但不限于:

  • 生成数据
  • 业务系统产生数据
  • 互联网、设备等采集生成的数据
  • 其他产生数据的场景.....

回归问题,Elasticsearch 8.X 如何构造呢?

社群达人死敌wen大佬给出的方案:两个 sample data的index来回reindex,一次操作数据量翻倍。

实际,死敌 wen 大佬指的是如下三部分的样例数据。

那么有没有其他的解决方案呢?本文给出两种方案。

3、方案一、elasticsearch-faker 构造数据

3.0 elasticsearch-faker 工具介绍

elasticsearch-faker 是一个用于为 Elasticsearch 生成虚假数据的命令行工具。

它通过模板来定义将要生成的数据结构,并在模板中使用占位符来表示动态内容,比如随机用户名、数字、日期等。

这些占位符将由 Faker 库提供的随机生成数据填充。执行时,该工具会根据指定的模板生成文档,并将它们上传到 Elasticsearch 索引中,用于测试和开发,以检验 Elasticsearch 查询和聚合的功能。

3.1 第一步:安装工具集

https://github.com/thombashi/elasticsearch-faker#installation

pip install elasticsearch-faker

3.2 第二步:制作启动脚本 es_gen.sh

#!/bin/bash
 
# 设置环境变量
export ES_BASIC_AUTH_USER='elastic'
export ES_BASIC_AUTH_PASSWORD='psdXXXXX'
export ES_SSL_ASSERT_FINGERPRINT='XXddb83f3bc4f9bb763583d2b3XXX0401507fdfb2103e1d5d490b9e31a7f03XX'
 
# 调用 elasticsearch-faker 命令生成数据
elasticsearch-faker --verify-certs generate --doc-template doc_template.jinja2 https://172.121.10.114:9200 -n 1000

同时,编辑模版文件 doc_template.jinja2。

模版如下所示:

{
  "name": "{{ user_name }}",
  "userId": {{ random_number }},
  "createdAt": "{{ date_time }}",
  "body": "{{ text }}",
  "ext": "{{ word }}",
  "blobId": "{{ uuid4 }}"
}

3.3 第三步:执行脚本 es_gen.sh

[root@VM-0-14-centos elasticsearch-faker]# ./es_gen.sh 
document generator #0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:00<00:00, 1194.47docs/s]
[INFO] generate 1000 docs to test_index
 
[Results]
target index: test_index
completed in 10.6 secs
current store.size: 0.8 MB
current docs.count: 1,000
generated store.size: 0.8 MB
average size[byte]/doc: 831
generated docs.count: 1,000
generated docs/secs: 94.5
bulk size: 200

3.4 第4步:查看导入数据结果, kibana 查看。

"hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_id": "2ff2971b-bc51-44e6-bbf7-9881050d5b78-0",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "smithlauren",
          "userId": 207,
          "createdAt": "1982-06-14T03:47:00.000+0000",
          "body": "Risk cup tax. Against growth possible something international our themselves. Pm owner card sell responsibility oil.",
          "ext": "mean",
          "blobId": "c4f5c8dc-3d97-44ee-93da-2d93be676b8b"
        }
      },
      {

4、使用 Logstash  generator 插件生成随机样例数据

4.1 准备环境

确保你的环境中已经安装了 Elasticsearch 8.X 和 Logstash 8.X。Elasticsearch 应该配置正确,并且运行在 HTTPS 上。

另外,确保 Elasticsearch 的相关证书已经正确配置在 Logstash 中。

4.2 生成样例数据

我们将使用 Logstash 的 generator 输入插件来创建数据,并使用 ruby 过滤器插件来生成 UUID 和随机字符串。

4.3 Logstash 配置

创建一个名为 logstash-random-data.conf 的配置文件,并填入以下内容:

input {
  generator {
    lines => [
      '{"regist_id": "UUID", "company_name": "RANDOM_COMPANY", "regist_id_new": "RANDOM_NEW"}'
    ]
    count => 10
    codec => "json"
  }
}
 
filter {
  ruby {
    code => '
      require "securerandom"
      event.set("regist_id", SecureRandom.uuid)
      event.set("company_name", "COMPANY_" + SecureRandom.hex(10))
      event.set("regist_id_new", SecureRandom.hex(10))
    '
  }
}
 
output {
 elasticsearch {
    hosts => ["https://172.121.110.114:9200"]
    index => "my_log_index"
    user => "elastic"
    password => "XXXX"
    ccacert => "/www/elasticsearch_0810/elasticsearch-8.10.2/config/certs/http_ca.crt"
  }
  stdout { codec => rubydebug }
}

4.4 分析配置文件

  • 1.Input
  • a.generator 插件用于生成事件流。
  • b.lines 包含一个 JSON 字符串模板,它定义了每个事件的结构。
  • c.count 指定了要生成的文档数量。
  • d.codec 设置为 json 以告诉 Logstash 期望的输入格式。
  • 2.Filter
  • a.ruby 过滤器用于执行 Ruby 代码。
  • b.代码片段内生成了一个 UUID 作为 regist_id。
  • c.company_name 和 regist_id_new 使用随机十六进制字符串填充。
  • 3.Output
  • a.指定 Elasticsearch 的主机、索引、用户认证信息及证书。
  • b.stdout 输出用于调试,它会输出 Logstash 处理后的事件。

4.5 运行 Logstash

将配置文件保存后,在终端运行以下命令以启动 Logstash 并生成数据:

$ bin/logstash -f logstash-random-data.conf

执行结果如下:

kibana 查看数据结果如下:

借助 Logstash,我们可以轻松生成大量的随机样例数据,用于 Elasticsearch 的测试和开发。这种方法不仅高效,而且可以灵活地根据需求生成各种格式的数据。

5、小结

上述的验证都是使用 Elasticsearch 8.10.2 版本验证通过的。

其实除了文章给出的两种方案外,还有很多其他的方案,比如:esrally 生成测试数据、借助 Python 的 Faker 实现样例数据构造,Common Crawl、Kaggle 等网站提供大型的公共数据集,可以作为测试数据的来源。

大家有没有遇到类似问题,是如何实现的?欢迎留言交流。

推荐阅读


更短时间更快习得更多干货!

中国50%+Elastic认证专家出自于此!

比同事抢先一步学习进阶干货!


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
4天前
|
分布式计算 Shell MaxCompute
odps测试表及大量数据构建测试
odps测试表及大量数据构建测试
|
10天前
|
开发框架 .NET Java
C#集合数据去重的5种方式及其性能对比测试分析
C#集合数据去重的5种方式及其性能对比测试分析
27 11
|
11天前
|
开发框架 .NET Java
C#集合数据去重的5种方式及其性能对比测试分析
C#集合数据去重的5种方式及其性能对比测试分析
41 10
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
41 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目效果的重要手段。本文介绍了 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,强调了样本量、随机性和时间因素的重要性,并展示了 Python 在 A/B 测试中的具体应用实例。
32 1
|
3月前
|
存储 测试技术 数据库
数据驱动测试和关键词驱动测试的区别
数据驱动测试 数据驱动测试或 DDT 也被称为参数化测试。
43 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
711 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
3月前
|
SQL 分布式计算 NoSQL
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
64 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
199 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
76 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)