Elasticsearch:如何对PDF文件进行搜索

实现原理

我们采用如下的方法来实现把一个 .pdf 文件导入到 Elasticsearch 的数据节点中：

 如上图所示，我们首先把我们的 .pdf 文件进行 Base64 处理，然后上传到 Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。我们可以通过 Ingest attachment plugin  来使得 Elasticsearch 提取通用格式的文件附件比如  PPT、XLS及PDF。最终，数据进入到 Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。

导入PDF文件到Elasticsearch中

# 准备PDF文件

我们可以使用 Word 或其它编辑软件来生产一个 PDF 文件，暂且我们叫这个文件的名字为 sample.pdf，而它的内容非常简单，在 sample.pdf 文件中，我们只有一句话：“I like this useful tool”。

# 安装 Ingest attachment plugin

Ingest attachment plugin 允许 Elasticsearch 通过使用 Apache 文本提取库 Tika 提取通用格式（例如：PPT，XLS 和 PDF）的文件附件。Apache Tika 工具包可从一千多种不同的文件类型中检测并提取元数据和文本。所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。

需要注意的是，源字段必须是 Base64 编码的二进制，如果不想增加在 Base64 之间来回转换的开销，则可以使用 CBOR 格式而不是 JSON，并将字段指定为字节数组而不是字符串表示形式，这样处理器将跳过 Base64 解码。

可以使用插件管理器安装此插件，该插件必须安装在集群中的每个节点上，并且每个节点必须在安装后重新启动。

bin/elasticsearch-plugin install ingest-attachment
#查看是否安装成功
./bin/elasticsearch-plugin list

# 创建 attachment pipeline

我们可以在我们的 ingest node 上创建一个叫做 pdfattachment 的 pipleline：

PUT _ingest/pipeline/pdfattachment
{
  "description": "Extract attachment information encoded in Base64 with UTF-8 charset",
  "processors": [
    {
      "attachment": {
        "field": "file"
      }
    }
  ]
}

# 转换并上传PDF文件的内容到Elasticsearch中

对于 Ingest attachment plugin 来说，它的数据必须是 Base64 的。我们可以在网站Base64 encoder 来进行转换，我们可以直接通过下面的脚本来进行操作：

#!/bin/bash

encodedPdf=`cat sample.pdf | base64`

json="{"file":"${encodedPdf}"}"

echo "$json" > json.file

curl -XPOST 'http://localhost:9200/pdf-test1/_doc?pipeline=pdfattachment&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d @json.file

在上面的脚本中，我们针对 sample.pdf 进行 Base64 的转换，并生成一个叫做 json.file 的文件。在最后，我们把这个 json.file 文件的内容通过 curl 指令上传到 Elasticsearch 中，我们可以在 Elasticsearch 中查看一个叫做 pdf-test1 的索引。

查看索引并搜索

我们可以通过如下的命令来查询 pdf-test1 索引：

GET pdf-test1/_search

 在上面我们可以看出来，我们的索引中有一个叫做 content 的字段，它包含了我们的 pdf 文件的内容，这个字段可以同我们进行搜索。在上面我们也看到了一个很大的一个字段 file，它含有我们转换过的 Base64 格式的内容。如果我们不想要这个字段，我们可以通过添加另外一个 remove processor 来除去这个字段：

PUT _ingest/pipeline/pdfattachment
{
  "description": "Extract attachment information encoded in Base64 with UTF-8 charset",
  "processors": [
    {
      "attachment": {
        "field": "file"
      }
    },
    {
      "remove": {
        "field": "file"
      }
    }
  ]
}

这样我们除去了那个叫做 file 的字段，那么修正后的索引内容为：