批量导入可以合并多个操作，比如index,delete,update,create等等。也可以帮助从一个索引导入到另一个索引。
语法大致如下；
action_and_meta_data optional_source action_and_meta_data optional_source .... action_and_meta_data optional_source
需要注意的是，每一条数据都由两行构成（delete除外），其他的命令比如index和create都是由元信息行和数据行组成，update比较特殊它的数据行可能是doc也可能是upsert或者script,如果不了解的朋友可以参考前面的update的翻译。
注意，每一行都是通过 回车符来判断结束，因此如果你自己定义了json，千万不要使用回车符。不然_bulk命令会报错的！
一个小例子
比如我们现在有这样一个文件，data.json：
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "index":{ "_index": "test2", "_type": "_doc" }}
{"field1":"xxx","field2":"xxxx","field3":"xxx"}
它的第一行定义了_index，_type，_id等信息；第二行定义了字段的信息。
然后执行命令：
curl -XPOST localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json
如果需要指定用户名和密码如下：
curl -XPOST -uuser:password localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json
就可以看到已经导入进去数据了。
对于其他的index,delete,create,update等操作也可以参考下面的格式：
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "type1", "_index" : "index1"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }
在Url中设置默认的index和type
如果在路径中设置了index或者type，那么在JSON中就不需要设置了。如果在JSON中设置，会覆盖掉路径中的配置。
比如上面的例子中，文件中定义了索引为test,类型为type1；而我们在路径中定义了默认的选项，索引为test333,类型为type333。执行命令后，发现文件中的配置会覆盖掉路径中的配置。这样也提供了统一的默认配置以及个性化的特殊配置的需求。
其他
由于bulk是一次性提交很多的命令，它会把这些数据都发送到一个节点，然后这个节点解析元数据（index或者type或者id之类的），然后分发给其他的节点的分片，进行操作。
由于很多命令执行后，统一的返回结果，因此数据量可能会比较大。这个时候如果使用的是chunk编码的方式，分段进行传输，可能会造成一定的延迟。因此还是对条件在客户端进行一定的缓冲，虽然bulk提供了批处理的方法，但是也不能给太大的压力！
最后要说一点的是，Bulk中的操作执行成功与否是不影响其他的操作的。而且也没有具体的参数统计，一次bulk操作，有多少成功多少失败。
扩展：在Logstash中，传输的机制其实就是bulk，只是他使用了Buffer,如果是服务器造成的访问延迟可能会采取重传，其他的失败就只丢弃了....
参考：https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5339419.html
https://www.cnblogs.com/xing901022/p/4704319.html