Python够直接，从它开始是个不错的选择。

Elasticsearch客户端列表：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
Python API：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/current/index.html
参考文档：http://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/index.html

安装

我在CentOS 7上安装了Python3.6，安装时使用下面的命令：

pip3 install elasticsearch

安装时需要root权限

牛刀小试

由于Elasticsearch索引的文档是JSON形式，而MongoDB存储也是以JSON形式，因此这里选择通过MongoDB导出数据添加到Elasticsearch中。

使用MongoDB的Python API时，需要先安装pymongo，命令：pip3 install pymongo

import traceback
from pymongo import MongoClient
from elasticsearch import Elasticsearch

# 建立到MongoDB的连接
_db = MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017')['blog']

# 建立到Elasticsearch的连接
_es = Elasticsearch()

# 初始化索引的Mappings设置
_index_mappings = {
  "mappings": {
    "user": { 
      "properties": { 
        "title":    { "type": "text"  }, 
        "name":     { "type": "text"  }, 
        "age":      { "type": "integer" }  
      }
    },
    "blogpost": { 
      "properties": { 
        "title":    { "type": "text"  }, 
        "body":     { "type": "text"  }, 
        "user_id":  {
          "type":   "keyword" 
        },
        "created":  {
          "type":   "date"
        }
      }
    }
  }
}

# 如果索引不存在，则创建索引
if _es.indices.exists(index='blog_index') is not True:
  _es.indices.create(index='blog_index', body=_index_mappings) 

# 从MongoDB中查询数据，由于在Elasticsearch使用自动生成_id，因此从MongoDB查询
# 返回的结果中将_id去掉。
user_cursor = db.user.find({}, projection={'_id':False})
user_docs = [x for x in user_cursor]

# 记录处理的文档数
processed = 0
# 将查询出的文档添加到Elasticsearch中
for _doc in user_docs:
  try:
    # 将refresh设为true，使得添加的文档可以立即搜索到；
    # 默认为false，可能会导致下面的search没有结果
    _es.index(index='blog_index', doc_type='user', refresh=True, body=_doc)
    processed += 1
    print('Processed: ' + str(processed), flush=True)
  except:
    traceback.print_exc()

# 查询所有记录结果
print('Search all...',  flush=True)
_query_all = {
  'query': {
    'match_all': {}
  }
}
_searched = _es.search(index='blog_index', doc_type='user', body=_query_all)
print(_searched, flush=True)

# 输出查询到的结果
for hit in _searched['hits']['hits']:
  print(hit['_source'], flush=True)

# 查询姓名中包含jerry的记录
print('Search name contains jerry.', flush=True)
_query_name_contains = {
  'query': {
    'match': {
      'name': 'jerry'
    }
  }
}
_searched = _es.search(index='blog_index', doc_type='user', body=_query_name_contains)
print(_searched, flush=True)

运行上面的文件(elasticsearch_trial.py)：

python3 elasticsearch_tria.py

可以得到下面的输出结果：

Processed: 1
Processed: 2
Processed: 3
Search all...
{'took': 1, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 5, 'successful': 5, 'failed': 0}, 'hits': {'total': 3, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'blog_index', '_type': 'user', '_id': 'AVn4TrrVXvwnWPWhxu5q', '_score': 1.0, '_source': {'title': 'Manager', 'name': 'Trump Heat', 'age': 67}}, {'_index': 'blog_index', '_type': 'user', '_id': 'AVn4TrscXvwnWPWhxu5s', '_score': 1.0, '_source': {'title': 'Engineer', 'name': 'Tommy Hsu', 'age': 32}}, {'_index': 'blog_index', '_type': 'user', '_id': 'AVn4Trr2XvwnWPWhxu5r', '_score': 1.0, '_source': {'title': 'President', 'name': 'Jerry Jim', 'age': 21}}]}}
{'title': 'Manager', 'name': 'Trump Heat', 'age': 67}
{'title': 'Engineer', 'name': 'Tommy Hsu', 'age': 32}
{'title': 'President', 'name': 'Jerry Jim', 'age': 21}
Search name contains jerry.
{'took': 3, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 5, 'successful': 5, 'failed': 0}, 'hits': {'total': 1, 'max_score': 0.25811607, 'hits': [{'_index': 'blog_index', '_type': 'user', '_id': 'AVn4Trr2XvwnWPWhxu5r', '_score': 0.25811607, '_source': {'title': 'President', 'name': 'Jerry Jim', 'age': 21}}]}}