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参考文档：
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```sh
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# Elasticsearch FSCrawler 文档爬虫学习，请先看这一篇！
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https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/138143195
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```
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### 一、$FSCrawler$ 功能介绍
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FSCrawler 提供了一种高效的方法来自动化文件的索引过程，支持多种文件格式，并具备以下核心功能：
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多种文件支持：能够处理包括但不限于PDF、Microsoft Office文档、OpenOffice文档等多种格式。
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文本提取：从上述文件中提取文本，利用 OCR 技术处理图像和扫描的文档。
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元数据提取：自动提取文件的元数据，如作者、标题、关键词等。
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更新和同步：监视文件夹变化，自动更新索引以反映新增、修改或删除的文件。
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安全：支持使用用户名和密码对 Elasticsearch 进行安全连接。
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扩展性：可以配置为处理大规模的数据集。
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### 二、$FSCrawler$ 下载步骤指南
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> **注**：需要开启$VPN$
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```sh
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https://github.com/dadoonet/fscrawler
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# 下载
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wget https://s01.oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/fr/pilato/elasticsearch/crawler/fscrawler-distribution/2.10-SNAPSHOT/fscrawler-distribution-2.10-20250305.083042-479.zip
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```
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这里其实有个小细节，默认最新版本的安装包在页面的最后面，需要不断地下拉到底才能找到。
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### 三、$FSCrawler$ 安装指南
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安装很简单，只需要解压下载的文件即可。
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将安装包下载或者远程拷贝到 Linux 服务器。
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**3.1 步骤1：解压 FSCrawler**
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```sh
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yum install unzip -y
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unzip fscrawler-distribution-2.10-20250305.083042-479.zip
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cd fscrawler-distribution-2.10-SNAPSHOT/
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```
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**3.2 步骤2：启动 FSCrawler**
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为了方便咱们在部署路径本地修改和维护配置文件，我们要指定一个本地路径，同时需要写上一个 job 名称。
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具体命令行参考如下：
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```sh
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mkdir test
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bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421
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```
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执行截图参考如下：
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此处有交互，要选择："y"
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**3.3 步骤3：修改配置文件**
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经过步骤 2 后，test 路径下会创建了名为：“fs_job_20240421”的 job 任务，目录结构如下图所示。
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```sh
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yum install tree -y
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tree test
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```
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我们先解读一下_settings.yaml 各个字段的含义，然后再说明针对 8.X 版本如何修改。
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配置内容主要包括 Elasticsearch 连接信息、文件夹路径、扫描间隔等，如下表格所示。
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| 字段名 | 含义 | 使用范例 |
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| ------------------------------ | -------------------------------------------------------- | ------------------------------ |
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| name | FSCrawler 任务的名称，用于区分不同的索引任务 | name: "fs_job_20240421" |
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| fs.url | 需要被索引的文件或目录的路径 | url: "/tmp/es" |
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| fs.update_rate | 文件系统检查更新的频率，如15分钟检查一次 | update_rate: "15m" |
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| fs.excludes | 定义哪些文件应该被排除在外的文件名模式列表（支持通配符） | excludes: ["*/~*"] |
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| fs.json_support | 布尔值，决定是否解析文件中的JSON内容 | json_support: false |
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| fs.filename_as_id | 布尔值，是否使用文件名作为Elasticsearch文档ID | filename_as_id: false |
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| fs.add_filesize | 布尔值，决定是否将文件大小信息添加到索引中 | add_filesize: true" |
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| fs.remove_deleted | 布尔值，决定是否从索引中删除已经在文件系统中删除的文件 | remove_deleted: true" |
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| fs.add_as_inner_object | 布尔值，是否将文件信息作为内部对象添加 | add_as_inner_object: false" |
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| fs.store_source | 布尔值，是否存储原始文件的内容 | store_source: false" |
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| fs.index_content | 布尔值，决定是否索引文件内容 | index_content: true" |
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| fs.attributes_support | 布尔值，是否索引文件的属性（如权限等信息） | attributes_support: false" |
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| fs.raw_metadata | 布尔值，是否索引文件的原始元数据 | raw_metadata: false" |
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| fs.xml_support | 布尔值，是否解析和索引XML文件 | xml_support: false" |
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| fs.index_folders | 布尔值，是否索引目录结构 | index_folders: true" |
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| fs.lang_detect | 布尔值，是否进行语言检测并索引 | lang_detect: false" |
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| fs.continue_on_error | 布尔值，是否在遇到错误时继续执行 | continue_on_error: false" |
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| fs.ocr.language | OCR处理的语言 | language: "eng" |
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| fs.ocr.enabled | 布尔值，是否启用OCR功能 | enabled: true" |
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| fs.ocr.pdf_strategy | OCR处理PDF文件的策略 | pdf_strategy: "ocr_and_text" |
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| fs.follow_symlinks | 布尔值，是否跟随符号链接 | follow_symlinks: false" |
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| elasticsearch.nodes.url | Elasticsearch节点的完整URL | url: "https://127.0.0.1:9200" |
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| elasticsearch.bulk_size | 在单个批量请求中向Elasticsearch发送的最大文档数量 | bulk_size: 100" |
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| elasticsearch.flush_interval | 批量操作的刷新间隔，确保数据定期被写入Elasticsearch | flush_interval: "5s" |
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| elasticsearch.byte_size | 指定批量请求的最大字节大小 | byte_size: "10mb" |
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| elasticsearch.ssl_verification | 布尔值 | |
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修改后的正确的可执行的配置如下：
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```yaml
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name: "fs_job_2024"
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fs:
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url: "/mingyi_install/zhiwang_fs"
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update_rate: "1m"
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excludes:
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- "*/~*"
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json_support: false
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filename_as_id: false
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add_filesize: true
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remove_deleted: true
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add_as_inner_object: false
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store_source: false
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index_content: true
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attributes_support: false
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raw_metadata: false
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xml_support: false
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index_folders: true
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lang_detect: false
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continue_on_error: false
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ocr:
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language: "eng"
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enabled: true
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pdf_strategy: "ocr_and_text"
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follow_symlinks: false
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elasticsearch:
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nodes:
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- url: "https://127.0.0.1:9200"
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bulk_size: 100
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flush_interval: "5s"
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byte_size: "10mb"
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ssl_verification: false
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username: elastic
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password: changeme
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```
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极简解读一下：
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fs 相关的都是：文件源头相关配置，比如：url 代表的是文件存储的路径。
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而 elasticsearch 相关的都是：“目的端”，代表 Elasticsearch 集群相关配置。
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在 elasticsearch 部分如果不设置 index 相关，则同步到Elasticsearch 默认索引名为name下的 "fs_job_2024"名称。
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```
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更多细节配置参考：
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```sh
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https://fscrawler.readthedocs.io/en/latest/admin/fs/index.html#example-job-file-specification
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```
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> 9.X 版本安全需要设置用户名和密码，需要 https 通信。
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**3.4 步骤 4: 运行 FSCrawler**
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在配置文件设置完毕后，使用命令行启动 FSCrawler，命令如下：
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```sh
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bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421
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```
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再次执行，就能将本地文件写入 Elasticsearch。
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在 kibana Dev-tool 中，我们能看到两个索引。
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其一，索引名：fs_job_2024 就是 _settings.yaml 配置文件中的最开头的 name。
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其存储数据如下，基本上文件想的信息，比如：文件内容、文件基础数据（meta）、文件创建/修改时间、扩展名、路径等全部都包含了。
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其二，索引名：fs_job_2024_folder 是基于咱们定义的 name 自动生成和创建的。
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存储的是配置的文件路径相关的基础信息。
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**3.5 步骤 5: 按业务需求修改 Mapping，重新导入数据。**
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Mapping 映射是默认生成的。
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我们朴素的认知：倒排索引的不可变导致我们重新修改 Mapping 后必须重新导入数据。
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但，默认的Mapping可能达不到业务的预期，所以，咱们必须得修改。
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究竟如何改呢？——这个问题我反复验证几个不同方案超过三个小时，最后总结出如下核心步骤。
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第一步：先同步讲数据写入 Elasticsearch
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同步骤 3.4 所示。
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```sh
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bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421
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```
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这个时候，如官方文档所述：
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https://fscrawler.readthedocs.io/en/latest/admin/fs/elasticsearch.html#mappings
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在 Elasticsearch 集群中会多了如下的索引模版和组件模版。
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| 模版类型 | 模版名称 |
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| -------- | ------------------------------------ |
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| 索引模版 | fscrawler_docs_fs_job_2024 |
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| 索引模版 | fscrawler_folders_fs_job_2024_folder |
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| 索引模版 | fscrawler_folders_fs_job_folder |
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| 索引模版 | fscrawler_docs_fs_job |
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| 组件模版 | fscrawler_settings_total_fields |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_file |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_attributes |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_path |
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| 组件模版 | fscrawler_alias |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_meta |
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| 组件模版 | fscrawler_settings_shards |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_content |
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| 组件模版 | fscrawler_mapping_attachment |
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如下指令我和可以看出，一个索引模版由多个组件模版组成。这是 Elasticsearch 模版的最新格式。
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如上表格内容都是 fscrawler 在导入环节自动生成的。
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第二步：禁用 FSCrawler 的自动模板推送
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在我们之前的 FSCrawler 配置文件 _settings.yaml 中，设置 push_templates 为 false。
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该设置阻止 FSCrawler 自动创建和更新 Elasticsearch 的索引模板。
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配置示例如下：
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```yaml
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|
name: "fs_job_2024"
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elasticsearch:
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push_templates: false
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```
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##### 第三步：按需修改组件模版的部分参数
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在禁用自动模板推送后，我们需要手动更新或创建所需的 component template，以包含中文分词器。
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例如，如果我们想对内容字段使用中文分词器，我们可以更新 fscrawler_mapping_content 模板如下：
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```yaml
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|
PUT _component_template/fscrawler_mapping_content
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{
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"template": {
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"mappings": {
|
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"properties": {
|
|
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|
|
"content": {
|
|
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"type": "text",
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|
"analyzer": "ik_max_word"
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}
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|
}
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|
}
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}
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}
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######省略其他定制需求########
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```
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##### 第四步: 删除现有的索引
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如果在 Elasticsearch 中已经存在由 FSCrawler 创建的索引，我们需要删除这些索引，因为索引的 mapping 一旦创建后不能直接修改（只能增加字段）。删除索引的命令如下：
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```yaml
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DELETE fs_job_2024_folder
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DELETE fs_job_2024
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```
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请注意，这将删除所有相关数据，因此请确保我们已经备份了任何重要数据。
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**第五步: 重启 FSCrawler**
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在更新了 component template 并删除了旧索引后，重新启动 FSCrawler。
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现在，FSCrawler 将使用我们更新的 template 来创建新的索引，而这次新的索引将包含我们设置的中文分词器。
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```
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bin/fscrawler --config_dir ./test fs_job_20240421
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```
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##### 第六步：验证 Mapping
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验证新创建的索引是否使用了正确的 mapping 设置。我们可以使用以下命令来查看索引的 mapping：
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```
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GET fs_job_2024/_mapping
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```
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确保返回的信息中包含了我们配置的中文分词器。
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通过以上步骤，我们可以确保 FSCrawler 不会覆盖我们自定义的 Mapping，同时能够使用中文分词器来索引文档内容。
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这样配置后，FSCrawler 在爬取文档到 Elasticsearch 的过程中，就会使用咱们刚才指定的中文分词器进行文本分析。
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### 四、FSCrawler 常见使用错误与解决方案
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在使用 FSCrawler 进行文件索引时，我们可能会遇到各种问题。本小节将列出一些常见的错误以及相应的解决方案，帮助我们更有效地使用 FSCrawler。
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**4.1 问题一：索引大文件和小文件时出现错误**
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问题描述：当索引包含大小差异很大的文件时，可能会遇到“HTTP Entity Too Large”错误 。
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解决方案：此错误通常由 Elasticsearch 的 HTTP 请求体大小限制引起。我们可以通过增加服务器的接收限制来解决这个问题：
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1.在 Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yml 中，设置 http.max_content_length 的值更高（例如 200mb，缺省100mb）。
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2.重启 Elasticsearch 服务以使配置生效。
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3.重新启动 FSCrawler 并再次尝试索引操作。
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http.max_content_length: 200mb
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参见：
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https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-network.html
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**4.2 问题二：索引文件夹未在最新版本中创建**
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问题描述：在使用最新版本的 FSCrawler 时，文件夹索引没有被创建 。
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解决方案：这可能是由于 FSCrawler 的配置问题或是 Elasticsearch 版本兼容性问题。尝试以下方法：
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1.检查 ~/.fscrawler/{job_name}/_settings.json 文件中的 fs.index_folders 设置，确保其值为 true。
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2.确认我们的 Elasticsearch 版本与 FSCrawler 的版本兼容。在一些情况下，FSCrawler 的新版本可能需要更新的 Elasticsearch 版本。
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记得在进行任何配置修改或软件升级后，都应该重启相关服务，以确保所有的更改能够正确应用。
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**4.3 问题三：反复闪退问题**
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每次都要求重新创建文件，即便已经反复确认创建成功了。这个我花了3个小时左右验证，是版本问题，需要咱们选择 2.10 最新日期的版本！
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**4.4 问题四：python Flask 连接报错——security_exception**
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```
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elasticsearch.exceptions.AuthenticationException: AuthenticationException(401, 'security_exception', 'missing authentication credentials for REST request [/fs_job/_search]')
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```
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Python 版本问题，python 要3.10 以上！否则会报如上错误。
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### 五、注意事项及小结
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安全配置：在连接到 Elasticsearch 时，如果我们的集群配置了安全认证，确保我们的配置文件中填写了正确的用户名和密码。
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OCR 设置：如果需要从图像或PDF文档中提取文本，请确保我们的系统上安装了 Tesseract OCR，并正确配置在 FSCrawler 设置中。
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性能优化：对于大数据量的文件处理，考虑适当增加 JVM 的内存分配，以及使用 SSD 硬盘来提升处理速度。
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错误处理：FSCrawler 会在控制台输出运行日志，如果遇到问题，日志是解决问题的第一手资料。
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