Elasticsearch批量导入数据脚本(python)

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: 个人因业务需求,压测需要批量导入数据到es,然后这个脚本就出现了。。。。
#!/usr/local/bin/python2.7    //确定你的python版本
from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
import elasticsearch.helpers
import random
import time
es = Elasticsearch( "192.168.76.**:9200" )  //es的地址与端口
metrics = ['business.biz.real.bm.fileCount','business.biz.real.bm.contFailCount','business.biz.real.bm.updateCount','business.biz.real.bm.uInCount',
'business.biz.real.bm.uNotCount','business.biz.real.bm.downTime','business.biz.real.bm.ocrTime','business.biz.real.bm.elleTime',
'business.biz.real.bm.contTime','business.biz.real.bm.updateTime','business.biz.real.bm.contErrCount']
package = []
for i in range( 1 ):
for j in metrics:
now = datetime.now()
timeStamp = time.time()
timeNow = datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z")
row = {
"@timestamp": timeNow,
"endpoint" : "0"+str(random.randint(0, 9))+"0"+str(random.randint(0, 9))+"0"+str(random.randint(0, 9)),
"metric" : j,
"step" : 0,
"timestamp" : long(timeStamp),
"value" : int(1),
"tags": "uid"+str(random.randint(0, 10000000))
}
package.append( row )
actions = [
{
'_op_type': 'index',
'_index': "argus",
'_type': "ibam_business_dynamic_metadata",
'_source': d
}
for d in package
]
elasticsearch.helpers.bulk( es, actions )
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