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es查询的时候时间戳如何自动转换为日期

时间: 2024-02-05 20:11:23 浏览: 518
在Elasticsearch中,可以使用date类型来自动将时间戳转换为日期。具体步骤如下: 1. 创建mapping时,将时间字段的类型设置为date。 例如,以下是一个包含时间戳字段的mapping示例: ``` PUT my_index { "mappings": { "properties": { "timestamp": { "type": "date" } } } } ``` 2. 在查询时,可以使用日期格式化字符串来指定日期的输出格式。 例如,以下是一个查询,它将时间戳字段转换为“YYYY-MM-DD”格式的日期: ``` GET my_index/_search { "query": { "match_all": {} }, "script_fields": { "date": { "script": { "lang": "painless", "source": "doc['timestamp'].value.toInstant().toString('yyyy-MM-dd')" } } } } ``` 在上面的查询中,我们使用了Painless脚本来将时间戳转换为日期,并使用toInstant()方法将时间戳转换为Java 8的Instant对象。然后,我们使用toString()方法和日期格式化字符串来将Instant对象转换为字符串格式的日期。 注意,如果您想要使用其他日期格式,请使用不同的日期格式化字符串。有关日期格式化字符串的更多信息,请参阅Java官方文档。
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数据管理框架实现 4.2.1数据模型设计: 根据实时风险分布图方案涉及的数据类型(如设备数据、气象数据、地理数据、风险评估数据等),设计统一的数据模型,定义数据的实体(如设备、线路、气象站、风险点等)、属性(如设备 ID、名称、型号、经度、纬度、温度、湿度等)和关系(如设备与线路的隶属关系、风险点与线路的位置关系等),采用 E-R 图进行可视化展示,并形成《数据模型设计文档》。 4.2.2数据存储实现 采用 Hadoop HDFS 存储非结构化数据(如无人机巡检图像、视频数据),将图像和视频数据按照时间、地点进行分类存储,例如按照 “年份 / 月份 / 日期 / 线路名称 / 杆塔编号” 的目录结构存储。 利用 MySQL 集群存储结构化数据(如设备台账数据、实时监测数据),对数据库进行分库分表处理,按照设备类型或线路分区进行分库,按照时间范围进行分表(如每月一张表),提高数据的查询和写入性能。​ 采用 MongoDB 存储半结构化数据(如日志数据、JSON 格式的配置数据),利用 MongoDB 的灵活 schema 特性,适应半结构化数据的动态变化。基于 Elasticsearch 构建全文搜索引擎,对存储的数据建立索引,包括设备台账数据的设备 ID、名称、型号等字段,实时监测数据的时间戳、设备 ID、监测值等字段,地理数据的经纬度等字段。配置 Elasticsearch 的分片和副本数量,提高索引的查询性能和可靠性。 4.2.3数据访问接口实现: 开发统一的数据访问接口(API),提供数据查询、插入、更新、删除等操作功能,采用 RESTful 风格设计 API,便于客户端调用。 4.3实时风险数据质量评估与处理模块实现 4.3.1评估模型训练与部署 收集历史数据(如过去 3 年的设备监测数据、气象数据等)和专家经验知识,对数据进行预处理(如清洗、转换、集成),构建模型训练数据集。​ 基于训练数据集,采用机器学习算法(如逻辑回归、支持向量机、神经网络等)训练实时风险数据质量评估模型,通过交叉验证法选择最优的模型参数(如正则化系数、学习率等),使模型的评估准确率达到 90% 以上。将训练好的模型部署到实时数据处理平台,采用 PMML(预测模型标记语言)格式封装模型,便于模型的部署和调用。 4.3.2数据处理流程实现 数据清洗:开发数据清洗组件,该组件包含数据校验规则库(如数值范围校验、格式校验、逻辑校验等),对输入的数据进行逐条校验,将不符合规则的数据标记为异常数据,并记录异常原因。对于标记的异常数据,采用合适的方法进行处理(如删除、修正、填充),例如对于缺失的数值型数据,采用该设备历史同期数据的平均值进行填充。​ 数据集成:开发数据集成组件,通过设备 ID、时间戳等关键字段,将来自不同数据源的同一设备或同一事件的数据进行关联和合并,消除数据冗余和冲突。例如,将来自 SCADA 系统和物联网传感器的同一设备的电流数据进行合并,取两者的平均值作为最终结果。​ 数据转换:开发数据转换组件,支持多种数据格式之间的转换(如 XML 与 JSON、CSV 与 JSON 之间的转换),并对数据进行标准化处理(如将温度单位统一转换为摄氏度,将长度单位统一转换为米)。 数据验证:开发数据验证组件,将处理后的数据与历史数据、专家经验进行对比验证,若数据偏差超过设定的阈值,发出告警信息,通知相关人员进行人工审核。 帮我写一个 总的 数据管理框架实现流程图

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F from elasticsearch import Elasticsearch, helpers from elasticsearch.exceptions import ConnectionError, RequestError, NotFoundError from datetime import datetime import base64 import hashlib import sys from pyspark import TaskContext import uuid # ====================== Spark 初始化 ====================== spark = SparkSession.builder \ .appName("BigDataToES") \ .config("spark.sql.shuffle.partitions", 800) \ .config("spark.default.parallelism", 800) \ .config("spark.driver.memory", "30g") \ .config("spark.speculation", "false") \ .getOrCreate() success_count = spark.sparkContext.accumulator(0) failed_count = spark.sparkContext.accumulator(0) # ====================== 数据获取函数 ====================== def get_spark_sql_data(sql_query): try: spark.sql(f"use ${mainDb}") # 需确保 ${mainDb} 已定义 df = spark.sql(sql_query) print(f"[INFO] 数据量统计: {df.count()}") # 识别日期/时间戳字段(可选逻辑) date_columns = [ col for col, datatype in df.dtypes if datatype in ('date', 'timestamp', 'string') ] columns = df.columns print(f"[INFO] 字段列表: {columns}") # 重分区优化 rows_rdd = df.rdd.map(lambda row: tuple(row)).repartition(800) print(f"[INFO] RDD 分区数: {rows_rdd.getNumPartitions()}") return columns, rows_rdd except Exception as e: print(f"[ERROR] Spark SQL 执行失败: {str(e)}") sys.exit(1) # ====================== ES 写入函数 ====================== def es_insert_data(es_host, es_user, es_pass, index_name, columns, rows_rdd, mode='append', es_shards=5, es_replicas=1, failure_threshold=1000000000): """ 改进版 ES 写入:支持覆盖/追加模式,含错误处理、类型自动映射、批量写入优化 """ try: # 1. 构建 ES 连接参数 es_kwargs = { "hosts": [es_host], "basic_auth": (es_user, es_pass), "request_timeout": 300, # 超时设置 "max_retries": 3, "retry_on_timeout": True } # TLS 配置(HTTPS 场景) if es_host.startswith("https://"): es_kwargs.update({ "verify_certs": False, "ssl_assert_hostname": False }) # 2. 初始化 ES 客户端 es = Elasticsearch(**es_kwargs) # 3. 自动推断字段类型 def get_es_type(col_name, value): if isinstance(value, datetime): return {"type": "date", "format": "yyyy-MM-dd"} elif isinstance(value, (int, float)): return "double" if isinstance(value, float) else "long" elif isinstance(value, bool): return "boolean" else: return "text" # 4. 处理索引(覆盖/追加逻辑) if mode == 'overwrite': # 尝试删除旧索引 try: es.indices.delete(index=index_name) print(f"[INFO] 覆盖模式:旧索引 {index_name} 已删除") except NotFoundError: print(f"[INFO] 覆盖模式:索引 {index_name} 不存在,直接创建") except RequestError as e: print(f"[ERROR] 删除索引失败: {str(e)},终止覆盖操作") sys.exit(1) # 采样推断字段类型 if rows_rdd: sample_row = rows_rdd.take(1)[0] properties = { col: {"type": get_es_type(col, val)} for col, val in zip(columns, sample_row) } else: properties = {col: {"type": "text"} for col in columns} # 创建新索引 es.indices.create( index=index_name, body={ "settings": { "number_of_shards": es_shards, "number_of_replicas": es_replicas }, "mappings": {"properties": properties} } ) print(f"[INFO] 覆盖模式:新索引 {index_name} 创建成功(分片: {es_shards}, 副本: {es_replicas})") elif mode == 'append': # 索引不存在则创建 if not es.indices.exists(index=index_name): if rows_rdd: sample_row = rows_rdd.take(1)[0] properties = { col: {"type": get_es_type(col, val)} for col, val in zip(columns, sample_row) } else: properties = {col: {"type": "text"} for col in columns} es.indices.create( index=index_name, body={"mappings": {"properties": properties}} ) print(f"[INFO] 追加模式:新索引 {index_name} 创建成功(分片: {es_shards}, 副本: {es_replicas})") else: print(f"[INFO] 追加模式:索引 {index_name} 已存在,继续追加数据") # 5. 分布式写入逻辑(按分区批量处理) def write_partition_to_es(partition): es_part = Elasticsearch(**es_kwargs) # 每个分区新建客户端 errors = [] local_success = 0 local_failed = 0 docs = [] for i, row_tuple in enumerate(partition): # 生成唯一 ID(UUID 保证全局唯一) unique_id = str(uuid.uuid4()) doc = dict(zip(columns, row_tuple)) # 类型转换(处理日期、二进制、特殊浮点值) for col, val in doc.items(): if isinstance(val, datetime): doc[col] = val.strftime("%Y-%m-%d") elif isinstance(val, bytes): doc[col] = base64.b64encode(val).decode('utf-8') elif isinstance(val, float) and val in (float('inf'), float('-inf'), float('nan')): doc[col] = None # 构建批量写入文档 docs.append({ "_op_type": "create", "_index": index_name, "_id": unique_id, "_source": doc }) # 批量写入(每 500 条提交一次) if len(docs) >= 500: success, failed = helpers.bulk( es_part, docs, chunk_size=500, raise_on_error=False, refresh=False ) local_success += success local_failed += len(failed) errors.extend(failed) docs = [] # 清空缓存 # 处理剩余文档 if docs: success, failed = helpers.bulk( es_part, docs, chunk_size=1000, raise_on_error=False, refresh=False ) local_success += success local_failed += len(failed) errors.extend(failed) # 更新全局统计 success_count.add(local_success) failed_count.add(local_failed) # 打印分区统计 print(f"[INFO] 分区写入:成功 {local_success} 条,失败 {local_failed} 条") if errors: print(f"[ERRORS] 前 10 条失败详情:") for error in errors[:10]: print(f" {error}") es_part.close() # 关闭客户端 # 执行分区写入 rows_rdd.foreachPartition(write_partition_to_es) # 6. 全局统计与校验 total_success = success_count.value total_failed = failed_count.value total_count = total_success + total_failed failure_rate = total_failed / total_success if total_count > 0 else 0 # 刷新索引保证数据可见 es.indices.refresh(index=index_name) # 验证实际写入数量 count_result = es.count(index=index_name) print(f"[INFO] 全局统计:成功 {total_success} 条,失败 {total_failed} 条") print(f"[INFO] 索引 {index_name} 实际文档数:{count_result['count']}") # 失败率校验 if failure_rate > failure_threshold: print(f"[ERROR] 失败率 {failure_rate:.2%} 超过阈值 {failure_threshold:.2%},任务终止") spark.stop() sys.exit(1) except ConnectionError: print("[ERROR] ES 连接失败,请检查地址/认证信息") sys.exit(1) except RequestError as e: print(f"[ERROR] ES 请求错误: {str(e)}") sys.exit(1) except Exception as e: print(f"[ERROR] 未知错误: {str(e)}") sys.exit(1) # ====================== 主程序 ====================== if __name__ == "__main__": # 用户需自定义的配置(根据实际场景修改) SPARK_SQL_CONFIG = { "sql_query": "SELECT * FROM ${input1};" # 需确保 ${input1} 是有效表名 } print("Spark SQL 配置:", SPARK_SQL_CONFIG) ES_CONFIG = { "es_host": "http://tias8es.jcfwpt.cmbc.com.cn:30004", "es_user": "admin", "es_pass": "Cmbc1#tias", "index_name": "gffcm_pfs_indicator", "mode": "append", # 可选 "overwrite" "es_shards": 5, "es_replicas": 1, "failure_threshold": 0.1 # 示例:允许 10% 失败率 } # 执行数据抽取与写入 columns, rows_rdd = get_spark_sql_data(**SPARK_SQL_CONFIG) if columns and rows_rdd: es_insert_data(columns=columns, rows_rdd=rows_rdd, **ES_CONFIG) else: print("[ERROR] 未获取到有效 Spark 数据,同步终止") spark.stop() sys.exit(1) 结合这个代码,规避掉division on by zero 这报错

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