Update elastic stack test
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4756d756ac
191
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/README.md
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191
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/README.md
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@ -0,0 +1,191 @@
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# Cómo Usar Elasticsearch en Python con Docker
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**Índice**
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- [Cómo Usar Elasticsearch en Python con Docker](#cómo-usar-elasticsearch-en-python-con-docker)
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- [¿Qué es Elasticsearch?](#qué-es-elasticsearch)
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- [Requisitos Previos](#requisitos-previos)
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- [Crear un Clúster Local del Elastic Stack con Docker Compose](#crear-un-clúster-local-del-elastic-stack-con-docker-compose)
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- [Desplegar el Elastic Stack](#desplegar-el-elastic-stack)
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- [Dockerizar el Programa Python](#dockerizar-el-programa-python)
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- [Programa Python](#programa-python)
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- [Conectar a Tu Clúster desde el Contenedor Python](#conectar-a-tu-clúster-desde-el-contenedor-python)
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- [Ejecutar los Scripts Python en Docker](#ejecutar-los-scripts-python-en-docker)
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- [Construir y Ejecutar el Contenedor Python](#construir-y-ejecutar-el-contenedor-python)
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- [Visualización de Datos con Kibana](#visualización-de-datos-con-kibana)
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- [Usar Logstash para Ingestión de Datos](#usar-logstash-para-ingestión-de-datos)
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- [Recopilar Métricas con Metricbeat](#recopilar-métricas-con-metricbeat)
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- [Eliminar Documentos del Índice](#eliminar-documentos-del-índice)
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- [Eliminar un Índice](#eliminar-un-índice)
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- [Conclusión](#conclusión)
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[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.
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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.
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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.
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¡Vamos a empezar!
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## ¿Qué es Elasticsearch?
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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.
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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.
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Eso es todo lo que necesitas saber por ahora. A continuación, prepararás tu entorno local para ejecutar un clúster del Elastic Stack.
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## Requisitos Previos
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Debes configurar algunas cosas antes de comenzar. Asegúrate de tener lo siguiente listo:
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1. Instala Docker y Docker Compose.
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2. Descarga los datos necesarios.
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## Crear un Clúster Local del Elastic Stack con Docker Compose
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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.
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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`.
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### Desplegar el Elastic Stack
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Para iniciar los servicios, abre una terminal en el directorio donde se encuentra `docker-compose.yml` y ejecuta el siguiente comando:
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```bash
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docker compose up -d
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```
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Este comando iniciará Elasticsearch, Kibana, Logstash, Metricbeat y la aplicación Python en contenedores separados. Aquí tienes un desglose de los servicios:
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- **Elasticsearch**: El motor de búsqueda que almacena y analiza los datos.
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- **Kibana**: Una interfaz de usuario para visualizar y explorar datos en Elasticsearch.
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- **Logstash**: Una herramienta de procesamiento de datos que ingiere datos desde múltiples fuentes, los transforma y los envía a un destino como Elasticsearch.
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- **Metricbeat**: Un agente de monitoreo que recopila métricas del sistema y las envía a Elasticsearch.
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- **Python App**: Un contenedor que ejecutará tus scripts de Python para interactuar con Elasticsearch. (Hasta que no construyamos el contenedor, este servicio fallará).
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## Dockerizar el Programa Python
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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.
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### Programa Python
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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.
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Este programa realiza las siguientes acciones:
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1. **Crea un índice** en Elasticsearch con las configuraciones de mapeo necesarias.
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2. **Carga datos** desde un archivo CSV (`wiki_movie_plots_deduped.csv`) al índice creado.
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## Conectar a Tu Clúster desde el Contenedor Python
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Tu aplicación Python se conectará al clúster de Elasticsearch usando el hostname `elasticsearch`, que es el nombre del servicio definido en `docker-compose.yml`.
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## Ejecutar los Scripts Python en Docker
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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.
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### Construir y Ejecutar el Contenedor Python
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1. Construye la imagen de Docker para tu aplicación Python:
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```bash
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docker compose build python-app
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```
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2. Ejecuta el contenedor:
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```bash
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docker compose up python-app
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```
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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:
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```python
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es.search(index="movies", body={"query": {"match_all": {}}})
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```
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## Visualización de Datos con Kibana
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Kibana es una herramienta de visualización que se conecta a Elasticsearch y te permite explorar y visualizar tus datos.
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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.
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1. **Crea un índice en Kibana**: Ve a *Management > Index Patterns* y crea un nuevo patrón de índice para el índice `movies`.
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2. **Explora tus datos**: Usa la herramienta *Discover* para buscar y explorar los datos que has indexado.
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3. **Crea visualizaciones**: En la sección *Visualize*, crea gráficos y tablas que te permitan entender mejor tus datos.
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## Usar Logstash para Ingestión de Datos
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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.
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Mediante el archivo de configuración en la carpeta `logstash-config/` llamado [pipeline.conf](./logstash-config/pipeline.conf) realizaremos los siguientes pasos:
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- Lee un archivo CSV de entrada.
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- Usa el filtro `csv` para descomponer cada línea en campos separados.
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- Usa `mutate` para convertir el año de lanzamiento en un número entero.
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- Envía los datos procesados a Elasticsearch.
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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.
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```bash
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docker compose restart logstash
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```
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## Recopilar Métricas con Metricbeat
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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.
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Para ver las métricas en Kibana:
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1. **Configura Metricbeat**: Edita el archivo de configuración de Metricbeat si necesitas recopilar métricas específicas.
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2. **Importa dashboards preconfigurados**: En Kibana, navega a *Add Data > Metricbeat* y sigue las instrucciones para importar los dashboards preconfigurados.
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3. **Explora las métricas**: Usa los dashboards importados para explorar las métricas de tu sistema.
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## Eliminar Documentos del Índice
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Puedes usar el siguiente código para eliminar documentos del índice:
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```python
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es.delete(index="movies", id="2500")
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```
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El código anterior eliminará el documento con ID 2500 del índice `movies`.
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## Eliminar un Índice
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Finalmente, si por alguna razón deseas eliminar un índice (y todos sus documentos), aquí te mostramos cómo hacerlo:
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```python
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es.indices.delete(index='movies')
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```
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## Conclusión
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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.
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En este tutorial, has aprendido:
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- Cómo configurar un clúster del Elastic Stack en tu máquina usando Docker Compose.
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- Cómo dockerizar una aplicación Python para interactuar con Elasticsearch.
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- Cómo crear un índice y almacenar datos en él.
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||||
- Cómo buscar tus datos usando Elasticsearch.
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- Cómo visualizar datos con Kibana.
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- Cómo procesar datos con Logstash.
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||||
- Cómo recopilar métricas con Metricbeat.
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Explora más funcionalidades de Elasticsearch y el Elastic Stack para sacar el máximo provecho de tus datos.
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15
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/Dockerfile
Normal file
15
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/Dockerfile
Normal file
@ -0,0 +1,15 @@
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# Usa la imagen base de Python
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FROM python:3.9-slim
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# Establece el directorio de trabajo
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WORKDIR /app
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# Copia el archivo requirements.txt e instala las dependencias
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COPY requirements.txt /app/
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# Copia el código fuente a /app
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COPY . /app/
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# Comando para ejecutar la aplicación
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CMD ["python", "main.py"]
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114
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/main.py
Normal file
114
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/app/main.py
Normal file
@ -0,0 +1,114 @@
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import pandas as pd
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from elasticsearch import Elasticsearch
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from elasticsearch.helpers import bulk
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# Configura la conexión a Elasticsearch
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es = Elasticsearch("http://elasticsearch:9200")
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def create_index():
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"""
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Crea un índice en Elasticsearch con el nombre 'movies' si no existe.
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Define el mapeo del índice para los campos de los documentos.
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"""
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# Define el mapeo del índice 'movies'
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mappings = {
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"properties": {
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# Campo para el título de la película
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"title": {"type": "text", "analyzer": "english"},
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# Campo para la etnicidad
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"ethnicity": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
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# Campo para el director
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"director": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
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# Campo para el elenco
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"cast": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
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# Campo para el género
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"genre": {"type": "text", "analyzer": "standard"},
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# Campo para el argumento de la película
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"plot": {"type": "text", "analyzer": "english"},
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||||
# Campo para el año de lanzamiento
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"year": {"type": "integer"},
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# Campo para la página de Wikipedia
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"wiki_page": {"type": "keyword"}
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}
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}
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# Verifica si el índice 'movies' ya existe
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if not es.indices.exists(index="movies"):
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# Crea el índice 'movies' si no existe
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es.indices.create(index="movies", mappings=mappings)
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print("\n[+] Índice 'movies' creado.")
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else:
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print("\n[!] El índice 'movies' ya existe.")
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def load_data():
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"""
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Carga datos desde un archivo CSV a Elasticsearch.
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"""
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try:
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# Lee el archivo CSV
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df = pd.read_csv("/app/wiki_movie_plots_deduped.csv", quoting=1)
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# Verifica el número de filas en el DataFrame
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num_rows = len(df)
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sample_size = min(5000, num_rows)
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# Elimina filas con valores nulos y toma una muestra
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df = df.dropna().sample(sample_size, random_state=42).reset_index(drop=True)
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except Exception as e:
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print(f"\n[!] Error al leer el archivo CSV: {e}")
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return
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# Prepara los datos para la carga en Elasticsearch
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bulk_data = [
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{
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"_index": "movies", # Nombre del índice en Elasticsearch
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"_id": i, # ID del documento en Elasticsearch
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"_source": {
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"title": row["Title"], # Título de la película
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"ethnicity": row["Origin/Ethnicity"], # Etnicidad
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"director": row["Director"], # Director
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"cast": row["Cast"], # Elenco
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"genre": row["Genre"], # Género
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"plot": row["Plot"], # Argumento
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"year": row["Release Year"], # Año de lanzamiento
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"wiki_page": row["Wiki Page"], # Página de Wikipedia
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}
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}
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||||
for i, row in df.iterrows() # Itera sobre cada fila del DataFrame
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]
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try:
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# Carga los datos en Elasticsearch en bloques
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bulk(es, bulk_data)
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print("\n[+] Datos cargados en Elasticsearch.")
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except Exception as e:
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print(f"\n[!] Error al cargar datos en Elasticsearch: {e}")
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def main():
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"""
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||||
Función principal que crea el índice y carga los datos.
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"""
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create_index() # Crea el índice en Elasticsearch
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load_data() # Carga los datos en Elasticsearch
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if __name__ == "__main__":
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# Ejecuta la función principal si el script se ejecuta directamente
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main()
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@ -0,0 +1,3 @@
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pandas==2.0.1
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numpy==1.24.2
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||||
elasticsearch==8.8.0
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||||
@ -0,0 +1,7 @@
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||||
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
|
||||
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59
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/docker-compose.yaml
Normal file
59
catch-all/05_infra_test/04_elastic_stack/docker-compose.yaml
Normal file
@ -0,0 +1,59 @@
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||||
version: '3.8'
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||||
|
||||
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
|
||||
@ -0,0 +1,26 @@
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||||
input {
|
||||
file {
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||||
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 }
|
||||
}
|
||||
@ -6,10 +6,11 @@
|
||||
|
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</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 |
|
||||
| Nombre | Descripción | Nivel |
|
||||
| -------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ---------- |
|
||||
| [redis](./01_redis_flask_docker/) | Despliegue de un contenedor de redis y flask | Básico |
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| [rabbit](./02_rabbitmq/README.md) | Despliegue de distintas arquitecturas para rabbitmq | Intermedio |
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| Apache Kafka (próximamente) <!-- [Apache Kafka](./03_kafka/README.md) --> | Despliegue de Apache Kafka con productor y consumidor | Básico |
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| [Elastic stack](./04_elastic_stack/README.md) | Despliegue de Elastic Stack | Básico |
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| Prometheus Grafana (proximamente) <!-- [Prometheus Grafana](./05_prometheus_grafana/README.md) --> | Despliegue de un contenedor de Prometheus Grafana | Básico |
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| SonarQube (proximamente) <!-- [SonarQube](./06_sonarqube/README.md) --> | Despliegue de un contenedor de SonarQube | Básico |
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