Ecriture de trame de données à Elastic Search avec @timestamp

Question

J'explore le package elastic R pour écrire un bloc de données dans ElasticSearch. J'utilise la fonction docs_bulk.

L'une des colonnes de ma base de données est @timestamp qui est au format POSIXct. Mais le champ est enregistré dans Elastic Search sous forme de chaîne. Toute idée sur comment puis-je obtenir la colonne enregistrée dans le format de l'heure.

J'ai également essayé en créant manuellement le mappage d'index avec la bonne définition de type de données, mais cela n'a pas fonctionné.

Veuillez nous suggérer.

Version:

R: 3.3.1

Recherche élastique - 2.4.1

OS - Redhat

Answer 1

elastic ne pas essayer de capturer des types de données à partir de votre entrée data.frame ou liste à docs_bulk() - Nous pourrions penser à essayer de faire cela, mais j'imagine que les types de données R ne correspondraient pas exactement aux types Elasticsearch - pourraient jouer avec essayer de cartographier les types de données. Voici comment je le ferais:

library('elastic') 
connect() 

factice data.frame

df <- data.frame(
    date = as.POSIXct(seq(from = as.Date("2016-10-01"), 
         to = as.Date("2016-10-31"), by = 'day')), 
    num = 1:31 
) 

Créer une correspondance, soit sous forme d'une liste ou une chaîne JSON

mapping <- list(
    world = list(properties = list(
    date = list(
     type = "date", 
     format = "yyyy-mm-dd HH:mm:ss" 
    ), 
    num = list(type = "long") 
))) 

Faire l'index

index_create(index = "hello") 

Créer le mappage dans l'index

mapping_create(index = "hello", type = "world", body = mapping) 

Obtenez le mappage

mapping_get("hello") 
#> $hello 
#> $hello$mappings 
#> $hello$mappings$world 
#> $hello$mappings$world$properties 
#> $hello$mappings$world$properties$date 
#> $hello$mappings$world$properties$date$type 
#> [1] "date" 
#> 
#> $hello$mappings$world$properties$date$format 
#> [1] "yyyy-mm-dd HH:mm:ss" 
#> 
#> 
#> $hello$mappings$world$properties$num 
#> $hello$mappings$world$properties$num$type 
#> [1] "long" 

charge en vrac data.frame

docs_bulk(df, index = "hello", type = "world") 

Recherche sur l'indice

Search("hello")