以《刑法》文本.txt为例。

 

 

1，首先，ElasticSearch只能接收格式化的数据，所以，我们需要将文本文件转换为格式化的数据—json。

 下图为未处理的文本文件。

 

 

2，这里，使用python文件操作，将文本格式化为ElasticSearch可识别的json格式。

 

  1. #python 3.6
  2. #!/usr/bin/env python
  3.  
  4. # -*- coding:utf-8 -*-
  5. __author__ = 'BH8ANK'
  6. '''
  7. 最终将输出格式改为
  8. {"index":{"_index":"xingfa","_id":1}}
  9. {"text_entry":"犯罪的行为或者结果有一项发生在中华人民共和国领域内的，就认为是在中华人民共和国领域内犯罪。"}
  11. '''
  12.  
  13.  
  14. '''读取文件
  15. '''
  16. a = open(r"D:\xingfa.txt", "r",encoding='utf-8')
  17. out = a.read()
  18. #print(out)
  19. TypeList = out.split('\n')
  20. #print(TypeList)
  22. lenth = len(TypeList)
  23. print(lenth)
  25. number = 1
  26. ju_1 = '{"index":{"_index":"xingfa","_id":'
  27. ju_2 = '{"text_entry":"'
  28.  
  29. # print(ju_1)
  30. for x in TypeList:
  32.     res_1 = ju_1 + str(number) + '}}'+'\n'
  33.     print(res_1)
  34.     a = open(r"D:\out.json", "a", encoding='UTF-8')
  35.     a.write(res_1)
  38.     res_2 = ju_2 + x + '"}'+'\n'
  39.     print(res_2)
  40.     a = open(r"D:\out.json", "a", encoding='UTF-8')
  41.     a.write(res_2)
  44.     a.close()
  45.     number+=1

 

3，执行后，输出的json内容为：

 

 

 

  1. PUT /xingfa
  2. {
  3.  "mappings": {
  4.   "doc": {
  5.        "properties": {
  6.           "text_entry":{"type":"keyword"}
  7.        }  
  8.   }
  9.  }
  10. }

 

 

 

 

我们的ES组网情况如上图。

 

操作如下：

 

 命令如下：

  1. curl -H 'Content-Type: application/x-ndjson' -XPOST '10.0.0.19:9200/xingfa/doc/_bulk?pretty' --data-binary @out.json

 

等待命令执行完成后，即可登录kibana去查询对应的数据了。

 

使用查询语句：

  1. GET /xingfa/_search/
  2. {
  3.   "query": { "match_all": {} },
  4.   "size":"9999"                         //此处设置为9999，主要原因是，不加参数的话，默认搜索结果仅显示部分，一般是5.
  5. }

 

也可以直接在虚拟机命令行里，查询这个索引，确认数据是否已经完成上传。

 

使用查询语句：

  1. curl -XGET "http://10.0.0.19:9200/xingfa/_search/" -H 'Content-Type: application/json' -d'
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "size": "9999"
  7. }'

 

 

 

至此，完成数据导入。

 

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