使用 Meltano 将数据从 Snowflake 导入到 Elasticsearch：开发者之旅

本文主要是介绍使用 Meltano 将数据从 Snowflake 导入到 Elasticsearch：开发者之旅，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：来自 Elastic Dmitrii Burlutskii

在 Elastic 的搜索团队中，我们一直在探索不同的 ETL 工具以及如何利用它们将数据传输到 Elasticsearch，并在传输的数据上实现 AI 助力搜索。今天，我想与大家分享我们与 Meltano 生态系统以及 Meltano Elasticsearch 加载器的故事。

Meltano 是一个声明式的代码优先数据集成引擎，允许你在不同的存储之间同步数据。在 hub.meltano.com 上有许提取器 (extractors) 和加载器 (loaders) 可用。如果你的数据存储在 Snowflake 中，并且想要为你的客户构建一个开箱即用的搜索体验，你可能会考虑使用 Elasticsearch，在那里你可以基于你拥有的数据为客户构建语义搜索。今天，我们将重点介绍如何将数据从 Snowflake 同步到 Elasticsearch。

要求

Snowflake 账号。你在注册后将收到以下所有账号信息，或者你可以从 Snowflake 面板中获取它们。

账户用户名
账户密码
账户标识符（查看此处的说明以获取它）

Snowflake 数据集

如果你创建了一个新的 Snowflake 账户，你将拥有用于实验的示例数据。

然而，我将使用一个公共空气质量数据集，其中包含二氧化氮（NO2）的测量数据。

Elastic 账号

访问 https://cloud.elastic.co 并注册账号。

点击 “Create deployment”。在弹出窗口中，你可以更改或保留默认设置。

一旦准备好部署，请点击 “Continue”（或点击 “Open Kibana”）。它将重定向你到 Kibana 仪表板。

转到 Stack Management -> Security -> API keys，并生成一个新的 API 密钥。

安装 Meltano

在我的示例中，我将使用 Meltano Python 包，但你也可以将其作为 Docker 容器安装。

pip install "meltano"

添加 Snowflake 提取器

meltano add extractor tap-snowflake --variant=meltanolabs

验证提取器

meltano invoke tap-snowflake --test

添加 Elasticsearch 加载器

meltano add loader target-elasticsearch

配置提取器和加载器：

有多种方法可以配置 Meltano 提取器和加载器：

编辑 meltano.yml
使用 CLI 命令，例如

meltano config {loader} set config_name config_value

使用 CLI 交互模式

meltano config {loader} set --interactive

我将使用交互模式。

要配置 Snowflake 提取器，请运行以下命令并至少提供帐户标识符、用户名、密码和数据库。

meltano config tap-snowflake set --interactive

你应该会看到以下屏幕，你可以在其中选择要配置的选项。

配置提取后，你可以测试连接。只需运行以下命令：

配置 Elasticsearch 加载器并提供主机、端口、架构和 API 密钥，

meltano config target-elasticsearch set --interactive

如果你想更改索引名称，可以运行以下命令并更改它：

meltano config target-elasticsearch set index_format my-index-name

meltano config target-elasticsearch set index_format my-index-name

比如，默认索引字符串定义为 ecs-{{ stream_name }}-{{ current_timestamp_daily}} ，结果为 ecs-animals-2022-12-25，其中流名称为 animals。

配置完所有内容后，我们就可以开始同步数据。

meltano run tap-snowflake target-elasticsearch

同步开始后，你可以转到 Kibana 并看到创建了一个新索引并且有一些索引文档。

你可以通过单击索引名称来查看文档。你应该查看你的文件。

使用你的索引设置（或映射）

如果我们开始同步数据，加载器将自动创建一个具有动态映射的新索引，这意味着 Elasticsearch 将处理索引中的字段及其类型。如果我们愿意，我们可以通过提前创建索引并应用我们需要的设置来更改此行为。咱们试试吧。

导航到 Kibana -> DevTools 并运行以下命令：

创建新的摄入管道

PUT _ingest/pipeline/drop-values-10
{"processors": [{"drop": {"description": "Drop documents with the value < 10","if": "ctx.datavalue < 10"}}]
}

这将删除 datavalue < 10 的所有文档。

创建新索引

PUT my-snowflake-data

应用索引设置

PUT my-snowflake-data/_settings
{"index": {"default_pipeline": "_ingest/pipeline/drop-values-10"}
}

更改 Meltano 中的索引名称

meltano config target-elasticsearch set index_format my-snowflake-data

开始同步作业

meltano run tap-snowflake target-elasticsearch

工作完成后，你可以看到索引中的文档比我们之前创建的要少

结论

我们已经成功地将数据从 Snowflake 同步到 Elastic Cloud。我们让 Meltano 为我们创建了一个新索引，并负责索引映射，我们将数据同步到了一个具有预定义管道的现有索引中。

我想强调在我旅程中记下的一些关键点：

Elasticsearch 加载器（Meltano Hub 上的页面）

它尚未准备好处理大量的数据。你需要调整默认的 Elasticsearch 配置，使其更加健壮。我已经提交了一个 Pull Request，以暴露 “request_timeout” 和 “retry_on_timeout” 选项，这将会有所帮助。
它使用 Elasticsearch Python 客户端的 8.x 分支，因此你可以确保它支持最新的 Elasticsearch 功能。
它同步发送数据（不使用 Python AsyncIO），因此当您需要传输大量数据时可能会相当慢。