作者：来自 Elastic Gustavo Llermaly 及 Jeffrey Rengifo
本文分为两部分，第二部分介绍如何使用自定义连接器将 OneLake 数据索引并搜索到 Elastic 中。
在本文中，我们将利用第 1 部分中学到的知识来创建 OneLake 自定义 Elasticsearch 连接器。
我们已经上传了一些 OneLake 文档并将其索引到 Elasticsearch 中以供搜索。但是，这仅适用于一次性上传。如果我们想要同步数据，那么我们需要开发一个更复杂的系统。
幸运的是，Elastic 有一个连接器框架可用于开发满足我们需求的自定义连接器：
我们现在将根据本文制作一个 OneLake 连接器：如何为 Elasticsearch 创建自定义连接器。
步骤
- 连接器引导
- 实现 BaseDataSource 类
- 身份验证
- 运行连接器
- 配置计划
连接器引导
背景信息：Elastic 连接器分为两种类型：
- Elastic 托管连接器：完全由 Elastic Cloud 托管和运行。
- 自托管连接器：由用户自行托管，必须部署在你的基础设施中。
自定义连接器属于 “连接器客户端” 类别，因此我们需要下载并部署连接器框架。
首先，克隆连接器的代码库：
git clone https://github.com/elastic/connectors现在在 requirements/framework.txt 文件末尾添加你将使用的依赖项。在本例中：
azure-identity==1.19.0
azure-storage-file-datalake==12.17.0这样，存储库就完成了，我们可以开始编码了。
实现 BaseDataSource 类
你可以在此存储库中找到完整的工作代码。
我们将介绍 onelake.py 文件中的核心部分。
在导入和类声明之后，我们必须定义将捕获配置参数的 __init__ 方法。
"""OneLake connector to retrieve data from datalakes"""from functools import partialfrom azure.identity import ClientSecretCredential
from azure.storage.filedatalake import DataLakeServiceClientfrom connectors.source import BaseDataSourceACCOUNT_NAME = "onelake"class OneLakeDataSource(BaseDataSource):"""OneLake"""name = "OneLake"service_type = "onelake"incremental_sync_enabled = True# Here we can enter the data that we'll later need to connect our connector to OneLake.def __init__(self, configuration):"""Set up the connection to the azure base clientArgs:configuration (DataSourceConfiguration): Object of DataSourceConfiguration class."""super().__init__(configuration=configuration)self.tenant_id = self.configuration["tenant_id"]self.client_id = self.configuration["client_id"]self.client_secret = self.configuration["client_secret"]self.workspace_name = self.configuration["workspace_name"]self.data_path = self.configuration["data_path"]然后，你可以配置 UI 将显示的表单，使用返回配置字典的 get_default_configuration 方法填充这些参数。
# Method to generate the Enterprise Search UI fields for the variables we need to connect to OneLake.@classmethoddef get_default_configuration(cls):"""Get the default configuration for OneLakeReturns:dictionary: Default configuration"""return {"tenant_id": {"label": "OneLake tenant id","order": 1,"type": "str",},"client_id": {"label": "OneLake client id","order": 2,"type": "str",},"client_secret": {"label": "OneLake client secret","order": 3,"type": "str","sensitive": True, # To hide sensitive data like passwords or secrets},"workspace_name": {"label": "OneLake workspace name","order": 4,"type": "str",},"data_path": {"label": "OneLake data path","tooltip": "Path in format <DataLake>.Lakehouse/files/<Folder path>","order": 5,"type": "str",},"account_name": {"tooltip": "In the most cases is 'onelake'","default_value": ACCOUNT_NAME,"label": "Account name","order": 6,"type": "str",},}然后我们配置下载方法，并从 OneLake 文档中提取内容。
async def download_file(self, file_client):"""Download file from OneLakeArgs:file_client (obj): File clientReturns:generator: File stream"""try:download = file_client.download_file()stream = download.chunks()for chunk in stream:yield chunkexcept Exception as e:self._logger.error(f"Error while downloading file: {e}")raiseasync def get_content(self, file_name, doit=None, timestamp=None):"""Obtains the file content for the specified file in `file_name`.Args:file_name (obj): The file name to process to obtain the content.timestamp (timestamp, optional): Timestamp of blob last modified. Defaults to None.doit (boolean, optional): Boolean value for whether to get content or not. Defaults to None.Returns:str: Content of the file or None if not applicable."""if not doit:returnfile_client = await self._get_file_client(file_name)file_properties = file_client.get_file_properties()file_extension = self.get_file_extension(file_name)doc = {"_id": f"{file_client.file_system_name}_{file_properties.name}", # workspacename_data_path"name": file_properties.name.split("/")[-1],"_timestamp": file_properties.last_modified,"created_at": file_properties.creation_time,}can_be_downloaded = self.can_file_be_downloaded(file_extension=file_extension,filename=file_properties.name,file_size=file_properties.size,)if not can_be_downloaded:return docextracted_doc = await self.download_and_extract_file(doc=doc,source_filename=file_properties.name.split("/")[-1],file_extension=file_extension,download_func=partial(self.download_file, file_client),)return extracted_doc if extracted_doc is not None else doc为了让我们的连接器对框架可见，我们需要在 connectors/config.py 文件中声明它。为此，我们将以下代码添加到源中：
"sources": {..."onelake": "connectors.sources.onelake:OneLakeDataSource",...}身份验证
在测试连接器之前，我们需要获取 client_id, tenant_id 和 client_secret，我们将使用它们从连接器访问工作区。
我们将使用 service principals 作为身份验证方法。
Azure service principal 是为与应用程序、托管服务和自动化工具一起使用以访问 Azure 资源而创建的身份。
步骤如下：
- 创建应用程序并收集 client_id、tenant_id 和 client_secret
- 在工作区中启用 service principal
- 将 service principal 添加到工作区
你可以逐步遵循本教程。
准备好了吗？现在是测试连接器的时候了！
运行连接器
连接器准备好后，我们现在可以连接到我们的 Elasticsearch 实例。
转到： Search > Content > Connectors > New connector 并选择 Customized Connector
选择要创建的名称，然后选择 “Create and attach an index” 以创建与连接器同名的新索引。
你现在可以使用 Docker 运行它或从源代码运行它。在此示例中，我们将使用 “Run from source”。
单击 “Generate Configuration”，然后将框中的内容粘贴到项目根目录中的 config.yml 文件中。在字段 service_type 上，你必须匹配 Connectors/config.py 中的连接器名称。在本例中，将 changeme 替换为 onelake。
现在，你可以使用以下命令运行连接器：
make install
make run如果连接器正确初始化，你应该在控制台中看到如下消息：
注意：如果出现兼容性错误，请检查你的连接器/版本文件并与你的 Elasticsearch 集群版本进行比较：与 Elasticsearch 的版本兼容性。我们建议保持连接器版本和 Elasticsearch 版本同步。在本文中，我们使用 Elasticsearch 和连接器版本 8.15。
如果一切顺利，我们的本地连接器将与我们的 Elasticsearch 集群通信，我们将能够使用我们的 OneLake 凭据对其进行配置：
我们现在将索引来自 OneLake 的文档。为此，请单击 Sync > Full Content，运行完整内容同步：
同步完成后，你应该在控制台中看到以下内容：
在企业搜索 UI 中，你可以单击 “Documents” 来查看已索引的文档：
配置计划
你可以根据需要使用 UI 安排定期内容同步，以使索引保持更新并与 OneLake 同步。
要配置计划同步，请转到 “Search > Content > Connectors，然后选择你的连接器。然后单击 “scheduling”：
或者，你可以使用允许 CRON 表达式的更新连接器调度 API。
结论
在第二部分中，我们通过使用 Elastic 连接器框架并开发我们自己的 OneLake 连接器来轻松与我们的 Elastic Cloud 实例通信，将我们的配置更进一步。
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原文：Indexing OneLake data into Elasticsearch - Part II - Elasticsearch Labs
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