Дубликаты документов могут стать распространенной проблемой при работе с большими наборами данных в Logstash. Эти дубликаты могут привести к неточному анализу и искаженным результатам. В этой статье блога мы рассмотрим пять методов выявления повторяющихся документов между двумя индексами в Logstash. Мы предоставим примеры кода и объясним каждый метод простым разговорным языком.

Метод 1: использование API поиска Elasticsearch
API поиска Elasticsearch позволяет нам выполнять поиск по нескольким индексам. Мы можем использовать этот API для сравнения документов между двумя индексами и выявления дубликатов на основе определенных полей. Вот пример конфигурации Logstash:

input {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost"]
    index => ["index1", "index2"]
    query => '{ "size": 0, "aggs": { "duplicate_documents": { "terms": { "field": "unique_field", "min_doc_count": 2 } } } }'
  }
}
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}

В этом примере мы сравниваем «unique_field» в обоих индексах и ищем термины, у которых минимальное количество документов равно 2. Дубликаты будут отображаться в выходных данных.

Метод 2: использование API Elasticsearch Scroll
API Elasticsearch Scroll позволяет нам эффективно извлекать большие наборы результатов. Мы можем использовать этот API для прокрутки документов в обоих индексах и сравнения их на наличие дубликатов. Вот пример конфигурации:

input {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost"]
    index => ["index1", "index2"]
    scroll => "5m"
    size => 100
    docinfo => true
  }
}
filter {
  # Perform duplicate detection logic here
}
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}

В разделе фильтра вы можете реализовать логику обнаружения дубликатов. Это может включать сравнение определенных полей или использование таких алгоритмов, как расстояние Левенштейна, для выявления повторяющихся документов.

Метод 3: использование плагина агрегатного фильтра Logstash
Плагин агрегатного фильтра Logstash позволяет нам группировать связанные события на основе определенных полей. Мы можем использовать этот плагин для группировки документов из обоих индексов и выявления дубликатов внутри каждой группы. Вот пример конфигурации:

input {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost"]
    index => ["index1", "index2"]
  }
}
filter {
  aggregate {
    task_id => "%{unique_field}"
    code => "
      map['count'] ||= 0
      map['count'] += 1
      event.cancel()
    "
    push_previous_map_as_event => true
    timeout => 5
  }
}
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}

В этой конфигурации мы используем поле unique_field для группировки документов, а агрегатный фильтр отслеживает количество для каждой группы. Дубликаты будут отображены в выводе.

Метод 4: использование подключаемого модуля фильтра Logstash Ruby
Подключаемый модуль фильтра Logstash Ruby позволяет нам писать собственный код Ruby для управления событиями. Мы можем использовать этот плагин для сравнения документов между двумя индексами и выявления дубликатов на основе определенных полей. Вот пример конфигурации:

input {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost"]
    index => ["index1", "index2"]
  }
}
filter {
  ruby {
    code => "
      event.set('is_duplicate', event.get('unique_field').nil? ? false : true)
    "
  }
  if ![is_duplicate] {
    drop {}
  }
}
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}

В этой конфигурации мы используем код Ruby для установки флага «is_duulate» на основе наличия «unique_field». События без «unique_field» будут удалены, и в выходных данных останутся только дубликаты.

Метод 5: использование подключаемого модуля агрегатного фильтра Logstash с выводом Elasticsearch
Этот метод сочетает в себе подключаемый модуль агрегатного фильтра Logstash с подключаемым модулем вывода Elasticsearch для хранения дубликатов в отдельном индексе. Вот пример конфигурации:

input {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost"]
    index => ["index1", "index2"]
  }
}
filter {
  aggregate {
    task_id => "%{unique_field}"
    code => "
      map['count'] ||= 0
      map['count'] += 1
      event.cancel()
    "
    push_previous_map_as_event => true
    timeout => 5
  }
}
output {
  if ![count] {
    elasticsearch {
      hosts => ["localhost"]
      index => "duplicate_index"
    }
  }
  stdout { codec => rubydebug }
}

В этой конфигурации дубликаты хранятся в отдельном индексе под названием «duulate_index» с использованием плагина вывода Elasticsearch. Дубликаты также будут отображаться в стандартном выводе.

В этой статье блога мы рассмотрели пять различных методов выявления повторяющихся документов между двумя индексами в Logstash. Эти методы включают в себя использование API поиска Elasticsearch, API прокрутки Elasticsearch, плагина агрегатного фильтра Logstash, плагина фильтра Logstash Ruby, а также объединение плагина агрегатного фильтра Logstash с плагином вывода Elasticsearch. Внедрив эти методы, вы можете обеспечить качество данных и проверить точность индексов Logstash.