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成都哪家做网站最好,divi wordpress json,做pc端网站价位,查看网站速度作者#xff1a;来自 Elastic joshmock 使用 bulk API 可以轻松地将大量文档索引到 Elasticsearch#xff1a;将你的数据记录转换为 JSON 文档#xff0c;并插入指示它们应该添加到哪个索引的指令#xff0c;然后将这个大的换行分隔 JSON blob 作为请求体#xff0c;通过单…作者来自 Elastic joshmock使用 bulk API 可以轻松地将大量文档索引到 Elasticsearch将你的数据记录转换为 JSON 文档并插入指示它们应该添加到哪个索引的指令然后将这个大的换行分隔 JSON blob 作为请求体通过单个 HTTP 请求发送到 Elasticsearch 集群。或者使用 Node.js 客户端的 bulk 函数。更多阅读Elasticsearch使用最新的 Nodejs client 8.x 来创建索引并搜索下面演示如何读取 CSV 文件将其行转换为 JSON 对象并进行索引import { Client } from elastic/elasticsearch import { parse } from csv-parse/sync import { readFileSync } from node:fs const csv parse(readFileSync(data.csv, utf8), { columns: true }) const operations csv.flatMap(row [ { index: { _index: my_index } }, row ]) const client new Client({ node: http://localhost:9200 }) await client.bulk({ operations })但是如果你需要发送的数据量超过 Elasticsearch 单次请求能接收的大小或者你的 CSV 文件太大无法一次性全部加载到内存中该怎么办这时可以使用 bulk helper虽然 bulk API 本身已经很简单但对于更复杂的场景helper 提供了对流式输入的支持可以将大型数据集拆分为多个请求等。例如如果你的 Elasticsearch 服务器只能接收小于 10MB 的 HTTP 请求你可以通过设置 flushBytes 值来指示 bulk helper 拆分数据。每当请求即将超过设置值时就会发送一次 bulk 请求const csv parse(readFileSync(data.csv, utf8), { columns: true }) await client.helpers.bulk({ datasource: csv, onDocument(doc) { return { index: { _index: my_index } } }, // send a bulk request for every 9.5MB flushBytes: 9500000 })或者如果你的 CSV 文件太大无法一次性加载到内存中helper 可以将流作为数据源而不是使用数组import { createReadStream } from node:fs import { parse } from csv-parse const parser parse({ columns: true }) await client.helpers.bulk({ datasource: createReadStream(data.csv).pipe(parser), onDocument(doc) { return { index: { _index: my_index } } } })这会将 CSV 文件中的行缓冲到内存中解析为 JSON 对象并让 helper 将结果刷新为一个或多个 HTTP 请求发送出去。这个解决方案不仅节省内存而且阅读起来也和将整个文件加载到内存中的方法一样简单原文https://discuss.elastic.co/t/dec-9th-2025-en-use-the-node-js-elasticsearch-client-to-index-large-csv-files/382901