Elasticsearch：将数据从 Snowflake 摄取到 Elasticsearch

作者：来自 Elastic Ashish Tiwari

为了利用 Elasticsearch® 提供的强大搜索功能，许多企业在 Elasticsearch 中保留可搜索数据的副本。 Elasticsearch 是一种经过验证的技术，适用于传统文本搜索以及用于语义搜索用例的向量搜索。 Elasticsearch Relevance EngineTM (ESRE) 使你能够在专有数据上添加语义搜索，这些数据可以与生成式 AI 技术集成以构建现代搜索体验。

Snowflake 是一种完全托管的 SaaS（软件即服务），为数据仓库、数据湖、数据工程、数据科学、数据应用程序开发以及实时/共享数据的安全共享和消费提供单一平台。

在本博客中，我们将了解如何使用以下方法将 snowflake 数据导入 Elasticsearch：

使用 Logstash®（定期同步）
使用 Snowflake Elasticsearch Python 脚本（一次性同步）

先决条件

Snowflake 凭证

注册后你将收到以下所有凭据，或者你可以从 Snowflake 面板获取它们。

账户用户名
账号密码
账户标识符

Elastic® 凭证

访问 cloud.elastic.co 并注册。
单击 Create deployment。在弹出窗口中，你可以更改设置或保留默认设置。
下载或复制部署凭据（用户名和密码）。
同时复制 Cloud ID。
准备好部署后，单击 "Continue"（或单击 "Open Kibana"）。它会将你重定向到 Kibana® 仪表板。

使用 Logstash

Logstash 是一个免费且开放的 ETL 工具，你可以在其中提供多个源作为输入、转换（修改）它并推送到你最喜欢的存储。 Logstash 的著名用例之一是从文件中读取日志并将其推送到 Elasticsearch。我们还可以使用 filter 插件动态修改数据，它会将更新的数据推送到输出。

我们将使用 JDBC input plugin 从 Snowflake 中提取数据，并使用 Elasticsearch output plugin 将数据推送到 Elasticsearch。

参考文档安装 Logstash。
转到 Maven 中央存储库并下载：repo1.maven.org/maven2/net/...。
单击你需要的版本的目录并下载 snowflake-jdbc-#.#.#.jar 文件。就我而言，我已经下载了snowflake-jdbc-3.9.2.jar。（有关 Snowflake JDBC 驱动程序的更多信息，请参阅官方文档。）
通过创建文件 sf-es.conf 创建管道。添加以下代码片段并替换所有凭证。

sf-es.conf

ini 复制代码

1.  input {
2.    jdbc {
3.      jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/logstash_external_configs/driver/snowflake-jdbc-3.9.2.jar"
4.      jdbc_driver_class => "net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver"
5.      jdbc_connection_string => "jdbc:snowflake://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/?db=SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA&warehouse=COMPUTE_WH&schema=TPCH_SF1"
6.      jdbc_user => "<snowflake_username>"
7.      jdbc_password => "<snowflake_password>"
8.      schedule => "* * * * *"
9.      statement => "select * from customer limit 10;"
10.    }
11.  }

13.  filter {}

15.  output {
16.    elasticsearch {
17.      cloud_id => "<elastic cloud_id>"
18.      cloud_auth => "<elastic_username>:<elastic_password>"
19.      index => "sf_customer"
20.    }
21.  }

jdbc_connection_string ：

ini 复制代码

1.  db=SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA
2.  warehouse=COMPUTE_WH
3.  schema=TPCH_SF1

Schedule ：你可以在此处计划使用 cron 语法定期运行此流程。每次运行时，你的数据都会增量移动。你可以查看有关 scheduling 的更多信息。

请根据你的要求进行更改。

JDBC 分页（可选）：这将导致一条 sql 语句被分解为多个查询。每个查询将使用限制和偏移量来共同检索完整的结果集。你可以使用它在一次运行中移动所有数据。

通过添加以下配置来启用 JDBC 分页：

ini 复制代码

1.  jdbc_paging_enabled => true,
2.  jdbc_paging_mode => "explicit",
3.  jdbc_page_size => 100000

运行 Logstash

bash 复制代码

bin/logstash -f sf-es.conf

Snowflake-Elasticsearch Python 脚本

如果 Logstash 当前尚未到位或尚未实现，我编写了一个小型 Python 实用程序（可在 GitHub 上找到）从 Snowflake 提取数据并将其推送到 Elasticsearch。这将一次性提取你的所有数据。因此，如果你有少量数据需要非定期迁移，则可以使用此实用程序。

注意：这不是官方 Elastic 连接器的一部分。弹性连接器为各种数据源提供支持。如果你需要从任何受支持的数据源同步数据，则可以使用此连接器。

1）安装

bash 复制代码

1.  git clone https://github.com/ashishtiwari1993/snowflake-elasticsearch-connector.git
2.  cd snowflake-elasticsearch-connector

2）安装依赖项

bash 复制代码

1.  git clone https://github.com/ashishtiwari1993/snowflake-elasticsearch-connector.git
2.  cd snowflake-elasticsearch-connector

3）修改配置

打开 config/connector.yml。
将凭证替换为以下内容：

markdown 复制代码

1.  snowflake:
2.    username: <sf_username>
3.    password: <sf_password>
4.    account: <sf_account_identifier>
5.    database: <db_name>
6.    table: <table_name>
7.    columns: ""
8.    warehouse: ""
9.    scheme: ""
10.    limit: 50

12.  elasticsearch:
13.    host: https://localhost:9200
14.    username: elastic
15.    password: elastic@123
16.    ca_cert: /path/to/elasticsearch/config/certs/http_ca.crt
17.    index: <sf_customer>

4）运行 Connector

markdown 复制代码

python __main__.py

验证数据

将以下 API GET 请求复制并粘贴到控制台窗格中，然后单击 ▶（播放）按钮。这会查询新索引中的所有记录。

markdown 复制代码

1.  GET sf_customer/_search
2.  {
3.    "query": {
4.      "match_all": {}
5.    }
6.  }

结论

我们已成功将数据从 Snowflake 迁移到 Elastic Cloud。你可以在任何 Elasticsearch 实例上实现相同的目标，无论是在云端还是在本地。

开始在你的数据集上利用全文和语义搜索功能。你还可以将你的数据与 LLM 连接起来，以构建问答功能。