Update elastic stack test

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/README.md

@@ -0,0 +1,191 @@
+
+# Cómo Usar Elasticsearch en Python con Docker
+
+
+
+**Índice**
+- [Cómo Usar Elasticsearch en Python con Docker](#cómo-usar-elasticsearch-en-python-con-docker)
+  - [¿Qué es Elasticsearch?](#qué-es-elasticsearch)
+  - [Requisitos Previos](#requisitos-previos)
+  - [Crear un Clúster Local del Elastic Stack con Docker Compose](#crear-un-clúster-local-del-elastic-stack-con-docker-compose)
+    - [Desplegar el Elastic Stack](#desplegar-el-elastic-stack)
+  - [Dockerizar el Programa Python](#dockerizar-el-programa-python)
+    - [Programa Python](#programa-python)
+  - [Conectar a Tu Clúster desde el Contenedor Python](#conectar-a-tu-clúster-desde-el-contenedor-python)
+  - [Ejecutar los Scripts Python en Docker](#ejecutar-los-scripts-python-en-docker)
+    - [Construir y Ejecutar el Contenedor Python](#construir-y-ejecutar-el-contenedor-python)
+  - [Visualización de Datos con Kibana](#visualización-de-datos-con-kibana)
+  - [Usar Logstash para Ingestión de Datos](#usar-logstash-para-ingestión-de-datos)
+  - [Recopilar Métricas con Metricbeat](#recopilar-métricas-con-metricbeat)
+  - [Eliminar Documentos del Índice](#eliminar-documentos-del-índice)
+  - [Eliminar un Índice](#eliminar-un-índice)
+  - [Conclusión](#conclusión)
+
+[Elasticsearch](https://www.elastic.co/elasticsearch/) (ES) es una tecnología utilizada por muchas empresas, incluyendo GitHub, Uber y Facebook. Aunque no se enseña con frecuencia en cursos de Ciencia de Datos, es probable que te encuentres con ella en tu carrera profesional.
+
+Muchos científicos de datos enfrentan dificultades al configurar un entorno local o al intentar interactuar con Elasticsearch en Python. Además, no hay muchos recursos actualizados disponibles.
+
+Por eso, decidí crear este tutorial. Te enseñará lo básico y podrás configurar un clúster de Elasticsearch en tu máquina para el desarrollo local rápidamente. También aprenderás a crear un índice, almacenar datos en él y usarlo para buscar información.
+
+¡Vamos a empezar!
+
+
+## ¿Qué es Elasticsearch?
+
+Elasticsearch es un motor de búsqueda distribuido, rápido y fácil de escalar, capaz de manejar datos textuales, numéricos, geoespaciales, estructurados y no estructurados. Es un motor de búsqueda popular para aplicaciones, sitios web y análisis de registros. También es un componente clave del Elastic Stack (también conocido como ELK Stack), que incluye Logstash y Kibana, junto con Beats para la recolección de datos.
+
+Para entender el funcionamiento interno de Elasticsearch, piensa en él como dos procesos distintos. Uno es la ingestión, que normaliza y enriquece los datos brutos antes de indexarlos usando un [índice invertido](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/documents-indices.html). El segundo es la recuperación, que permite a los usuarios recuperar datos escribiendo consultas que se ejecutan contra el índice.
+
+Eso es todo lo que necesitas saber por ahora. A continuación, prepararás tu entorno local para ejecutar un clúster del Elastic Stack.
+
+## Requisitos Previos
+
+Debes configurar algunas cosas antes de comenzar. Asegúrate de tener lo siguiente listo:
+
+1. Instala Docker y Docker Compose.
+2. Descarga los datos necesarios.
+
+## Crear un Clúster Local del Elastic Stack con Docker Compose
+
+Para desplegar el Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Logstash y Beats) en tu máquina local, utilizaremos Docker Compose. Este enfoque simplifica el despliegue y la administración de múltiples servicios.
+
+Mediante el fichero [docker-compose.yaml](docker-compose.yaml) vamos a configurar los servicios para Elasticsearch, Kibana, Logstash, Metricbeat, y la aplicación Python, todos conectados a una red llamada `elastic`.
+
+
+### Desplegar el Elastic Stack
+
+Para iniciar los servicios, abre una terminal en el directorio donde se encuentra `docker-compose.yml` y ejecuta el siguiente comando:
+
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+Este comando iniciará Elasticsearch, Kibana, Logstash, Metricbeat y la aplicación Python en contenedores separados. Aquí tienes un desglose de los servicios:
+
+- **Elasticsearch**: El motor de búsqueda que almacena y analiza los datos.
+- **Kibana**: Una interfaz de usuario para visualizar y explorar datos en Elasticsearch.
+- **Logstash**: Una herramienta de procesamiento de datos que ingiere datos desde múltiples fuentes, los transforma y los envía a un destino como Elasticsearch.
+- **Metricbeat**: Un agente de monitoreo que recopila métricas del sistema y las envía a Elasticsearch.
+- **Python App**: Un contenedor que ejecutará tus scripts de Python para interactuar con Elasticsearch. (Hasta que no construyamos el contenedor, este servicio fallará).
+
+
+## Dockerizar el Programa Python
+
+Para dockerizar la aplicación Python, utilizaremos el archivo [Dockerfile](./app/Dockerfile) del directorio `app`. El directorio `app` también debe contener el programa Python y un archivo [requirements.txt](./app/requirements.txt) para manejar las dependencias.
+
+### Programa Python
+
+El archivo [main.py](./app/main.py) en el directorio `app` manejará la conexión a Elasticsearch, la creación de índices y la carga de datos.
+
+Este programa realiza las siguientes acciones:
+
+1. **Crea un índice** en Elasticsearch con las configuraciones de mapeo necesarias.
+2. **Carga datos** desde un archivo CSV (`wiki_movie_plots_deduped.csv`) al índice creado.
+
+
+## Conectar a Tu Clúster desde el Contenedor Python
+
+Tu aplicación Python se conectará al clúster de Elasticsearch usando el hostname `elasticsearch`, que es el nombre del servicio definido en `docker-compose.yml`.
+
+
+## Ejecutar los Scripts Python en Docker
+
+Una vez que hayas creado los archivos `Dockerfile`, `requirements.txt` y `main.py`, puedes construir la imagen de Docker para tu aplicación Python y ejecutarla usando Docker Compose.
+
+
+### Construir y Ejecutar el Contenedor Python
+
+1. Construye la imagen de Docker para tu aplicación Python:
+
+    ```bash
+    docker compose build python-app
+    ```
+
+2. Ejecuta el contenedor:
+
+    ```bash
+    docker compose up python-app
+    ```
+
+La aplicación Python se ejecutará y cargará los datos en Elasticsearch. Puedes verificar que los datos se hayan indexado correctamente ejecutando una consulta en Elasticsearch o usando Kibana para explorar los datos:
+    
+```python
+es.search(index="movies", body={"query": {"match_all": {}}})
+```
+
+
+## Visualización de Datos con Kibana
+
+Kibana es una herramienta de visualización que se conecta a Elasticsearch y te permite explorar y visualizar tus datos.
+
+Para acceder a Kibana, abre un navegador web y navega a `http://localhost:5601`. Deberías ver la interfaz de Kibana, donde puedes crear visualizaciones y dashboards.
+
+1. **Crea un índice en Kibana**: Ve a *Management > Index Patterns* y crea un nuevo patrón de índice para el índice `movies`.
+2. **Explora tus datos**: Usa la herramienta *Discover* para buscar y explorar los datos que has indexado.
+3. **Crea visualizaciones**: En la sección *Visualize*, crea gráficos y tablas que te permitan entender mejor tus datos.
+
+
+## Usar Logstash para Ingestión de Datos
+
+Logstash es una herramienta para procesar y transformar datos antes de enviarlos a Elasticsearch. Aquí tienes un ejemplo básico de cómo configurar Logstash para que procese y envíe datos a Elasticsearch.
+
+Mediante el archivo de configuración en la carpeta `logstash-config/` llamado [pipeline.conf](./logstash-config/pipeline.conf) realizaremos los siguientes pasos:
+
+- Lee un archivo CSV de entrada.
+- Usa el filtro `csv` para descomponer cada línea en campos separados.
+- Usa `mutate` para convertir el año de lanzamiento en un número entero.
+- Envía los datos procesados a Elasticsearch.
+
+Para usar Logstash con esta configuración, asegúrate de que el archivo `wiki_movie_plots_deduped.csv` esté accesible en tu sistema y modifica la ruta en el archivo de configuración según sea necesario. Luego, reinicia el contenedor de Logstash para aplicar los cambios.
+
+```bash
+docker compose restart logstash
+```
+
+
+## Recopilar Métricas con Metricbeat
+
+Metricbeat es un agente ligero que recopila métricas del sistema y las envía a Elasticsearch. Está configurado en el archivo `docker-compose.yml` que has creado anteriormente.
+
+Para ver las métricas en Kibana:
+
+1. **Configura Metricbeat**: Edita el archivo de configuración de Metricbeat si necesitas recopilar métricas específicas.
+2. **Importa dashboards preconfigurados**: En Kibana, navega a *Add Data > Metricbeat* y sigue las instrucciones para importar los dashboards preconfigurados.
+3. **Explora las métricas**: Usa los dashboards importados para explorar las métricas de tu sistema.
+
+
+## Eliminar Documentos del Índice
+
+Puedes usar el siguiente código para eliminar documentos del índice:
+
+```python
+es.delete(index="movies", id="2500")
+```
+
+El código anterior eliminará el documento con ID 2500 del índice `movies`.
+
+
+## Eliminar un Índice
+
+Finalmente, si por alguna razón deseas eliminar un índice (y todos sus documentos), aquí te mostramos cómo hacerlo:
+
+```python
+es.indices.delete(index='movies')
+```
+
+
+## Conclusión
+
+Este tutorial te enseñó los conceptos básicos de Elasticsearch y cómo usarlo junto con el Elastic Stack y Docker. Esto será útil en tu carrera, ya que seguramente te encontrarás con Elasticsearch en algún momento.
+
+En este tutorial, has aprendido:
+
+- Cómo configurar un clúster del Elastic Stack en tu máquina usando Docker Compose.
+- Cómo dockerizar una aplicación Python para interactuar con Elasticsearch.
+- Cómo crear un índice y almacenar datos en él.
+- Cómo buscar tus datos usando Elasticsearch.
+- Cómo visualizar datos con Kibana.
+- Cómo procesar datos con Logstash.
+- Cómo recopilar métricas con Metricbeat.
+
+Explora más funcionalidades de Elasticsearch y el Elastic Stack para sacar el máximo provecho de tus datos.

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/Dockerfile

@@ -0,0 +1,15 @@
+# Usa la imagen base de Python
+FROM python:3.9-slim
+
+# Establece el directorio de trabajo
+WORKDIR /app
+
+# Copia el archivo requirements.txt e instala las dependencias
+COPY requirements.txt /app/
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Copia el código fuente a /app
+COPY . /app/
+
+# Comando para ejecutar la aplicación
+CMD ["python", "main.py"]

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/main.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+import pandas as pd
+from elasticsearch import Elasticsearch
+from elasticsearch.helpers import bulk
+
+# Configura la conexión a Elasticsearch
+es = Elasticsearch("http://elasticsearch:9200")
+
+
+def create_index():
+    """
+    Crea un índice en Elasticsearch con el nombre 'movies' si no existe.
+    Define el mapeo del índice para los campos de los documentos.
+    """
+
+    # Define el mapeo del índice 'movies'
+    mappings = {
+        "properties": {
+            # Campo para el título de la película
+            "title": {"type": "text", "analyzer": "english"},
+            # Campo para la etnicidad
+            "ethnicity": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
+            # Campo para el director
+            "director": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
+            # Campo para el elenco
+            "cast": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
+            # Campo para el género
+            "genre": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
+            # Campo para el argumento de la película
+            "plot": {"type": "text", "analyzer": "english"},
+            # Campo para el año de lanzamiento
+            "year": {"type": "integer"},
+            # Campo para la página de Wikipedia
+            "wiki_page": {"type": "keyword"}
+        }
+    }
+
+    # Verifica si el índice 'movies' ya existe
+    if not es.indices.exists(index="movies"):
+
+        # Crea el índice 'movies' si no existe
+        es.indices.create(index="movies", mappings=mappings)
+        print("\n[+] Índice 'movies' creado.")
+
+    else:
+
+        print("\n[!] El índice 'movies' ya existe.")
+
+
+def load_data():
+    """
+    Carga datos desde un archivo CSV a Elasticsearch.
+    """
+
+    try:
+
+        # Lee el archivo CSV
+        df = pd.read_csv("/app/wiki_movie_plots_deduped.csv", quoting=1)
+
+        # Verifica el número de filas en el DataFrame
+        num_rows = len(df)
+        sample_size = min(5000, num_rows)
+
+        # Elimina filas con valores nulos y toma una muestra
+        df = df.dropna().sample(sample_size, random_state=42).reset_index(drop=True)
+
+    except Exception as e:
+
+        print(f"\n[!] Error al leer el archivo CSV: {e}")
+
+        return
+
+    # Prepara los datos para la carga en Elasticsearch
+    bulk_data = [
+        {
+            "_index": "movies",  # Nombre del índice en Elasticsearch
+            "_id": i,  # ID del documento en Elasticsearch
+            "_source": {
+                "title": row["Title"],  # Título de la película
+                "ethnicity": row["Origin/Ethnicity"],  # Etnicidad
+                "director": row["Director"],  # Director
+                "cast": row["Cast"],  # Elenco
+                "genre": row["Genre"],  # Género
+                "plot": row["Plot"],  # Argumento
+                "year": row["Release Year"],  # Año de lanzamiento
+                "wiki_page": row["Wiki Page"],  # Página de Wikipedia
+            }
+        }
+        for i, row in df.iterrows()  # Itera sobre cada fila del DataFrame
+    ]
+
+    try:
+
+        # Carga los datos en Elasticsearch en bloques
+        bulk(es, bulk_data)
+        print("\n[+] Datos cargados en Elasticsearch.")
+
+    except Exception as e:
+
+        print(f"\n[!] Error al cargar datos en Elasticsearch: {e}")
+
+
+def main():
+    """
+    Función principal que crea el índice y carga los datos.
+    """
+
+    create_index()  # Crea el índice en Elasticsearch
+    load_data()  # Carga los datos en Elasticsearch
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Ejecuta la función principal si el script se ejecuta directamente
+
+    main()

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+pandas==2.0.1
+numpy==1.24.2
+elasticsearch==8.8.0

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/wiki_movie_plots_deduped.csv

@@ -0,0 +1,7 @@
+Title,Origin/Ethnicity,Director,Cast,Genre,Plot,Release Year,Wiki Page
+The Shawshank Redemption,American,Frank Darabont,"Tim Robbins, Morgan Freeman",Drama,"Two imprisoned men bond over a number of years, finding solace and eventual redemption through acts of common decency.",1994,https://en.wikipedia.org/wiki/The_Shawshank_Redemption
+The Godfather,American,Francis Ford Coppola,"Marlon Brando, Al Pacino",Crime,"The aging patriarch of an organized crime dynasty transfers control of his clandestine empire to his reluctant son.",1972,https://en.wikipedia.org/wiki/The_Godfather
+The Dark Knight,American,Christopher Nolan,"Christian Bale, Heath Ledger",Action,"When the menace known as the Joker emerges from his mysterious past, he wreaks havoc and chaos on the people of Gotham.",2008,https://en.wikipedia.org/wiki/The_Dark_Knight
+Pulp Fiction,American,Quentin Tarantino,"John Travolta, Uma Thurman",Crime,"The lives of two mob hitmen, a boxer, a gangster's wife, and a pair of diner bandits intertwine in four tales of violence and redemption.",1994,https://en.wikipedia.org/wiki/Pulp_Fiction
+The Lord of the Rings: The Return of the King,American,Peter Jackson,"Elijah Wood, Viggo Mortensen",Fantasy,"The final battle for Middle-earth begins. The forces of good and evil are drawn into a confrontation and the outcome will determine the fate of the world.",2003,https://en.wikipedia.org/wiki/The_Lord_of_the_Rings:_The_Return_of_the_King
+Inception,American,Christopher Nolan,"Leonardo DiCaprio, Joseph Gordon-Levitt",Sci-Fi,"A thief who enters the dreams of others to steal secrets from their subconscious is given the inverse task of planting an idea into the mind of a CEO.",2010,https://en.wikipedia.org/wiki/Inception

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/docker-compose.yaml

@@ -0,0 +1,59 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  elasticsearch:
+    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2
+    container_name: elasticsearch
+    environment:
+      - discovery.type=single-node
+      - xpack.security.enabled=false
+    ports:
+      - "9200:9200"
+    networks:
+      - elastic
+
+  kibana:
+    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2
+    container_name: kibana
+    environment:
+      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
+    ports:
+      - "5601:5601"
+    networks:
+      - elastic
+
+  logstash:
+    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.15.2
+    container_name: logstash
+    volumes:
+      - ./logstash-config/:/usr/share/logstash/pipeline/
+    environment:
+      LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
+    ports:
+      - "5000:5000"
+      - "9600:9600"
+    networks:
+      - elastic
+
+  metricbeat:
+    image: docker.elastic.co/beats/metricbeat:7.15.2
+    container_name: metricbeat
+    command: metricbeat -e -E output.elasticsearch.hosts=["http://elasticsearch:9200"]
+    depends_on:
+      - elasticsearch
+    networks:
+      - elastic
+
+  python-app:
+    build:
+      context: ./app
+      dockerfile: Dockerfile
+    container_name: python-app
+    volumes:
+      - ./app:/app
+    networks:
+      - elastic
+
+networks:
+  elastic:
+    driver: bridge

catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/logstash-config/pipeline.conf

@@ -0,0 +1,26 @@
+input {
+  file {
+    path => "/path/to/your/data/wiki_movie_plots_deduped.csv"
+    start_position => "beginning"
+    sincedb_path => "/dev/null"
+  }
+}
+
+filter {
+  csv {
+    separator => ","
+    columns => ["Release Year", "Title", "Origin/Ethnicity", "Director", "Cast", "Genre", "Wiki Page", "Plot"]
+  }
+
+  mutate {
+    convert => { "Release Year" => "integer" }
+  }
+}
+
+output {
+  elasticsearch {
+    hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
+    index => "movies"
+  }
+  stdout { codec => rubydebug }
+}

catch-all/05_infra_test/README.md

@@ -7,9 +7,10 @@
 </div>
 
 | Nombre                                                                                             | Descripción                                           | Nivel      |
-| --------------------------------- | --------------------------------------------------- | ---------- |
+| -------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ---------- |
 | [redis](./01_redis_flask_docker/)                                                                  | Despliegue de un contenedor de redis y flask          | Básico     |
 | [rabbit](./02_rabbitmq/README.md)                                                                  | Despliegue de distintas arquitecturas para rabbitmq   | Intermedio |
-| Apache Kafka (proximamente)       | Despliegue de un contenedor de Apache Kafka         | Básico     |
-| Prometheus Grafana (proximamente) | Despliegue de un contenedor de Prometheus Grafana   | Básico     |
-| SonarQube (proximamente)          | Despliegue de un contenedor de SonarQube            | Básico     |
+| Apache Kafka (próximamente) <!-- [Apache Kafka](./03_kafka/README.md) -->                          | Despliegue de Apache Kafka con productor y consumidor | Básico     |
+| [Elastic stack](./04_elastic_stack/README.md)                                                      | Despliegue de Elastic Stack                           | Básico     |
+| Prometheus Grafana (proximamente) <!-- [Prometheus Grafana](./05_prometheus_grafana/README.md) --> | Despliegue de un contenedor de Prometheus Grafana     | Básico     |
+| SonarQube (proximamente) <!-- [SonarQube](./06_sonarqube/README.md) -->                            | Despliegue de un contenedor de SonarQube              | Básico     |