不使用logstash将CSV-data上传到elasticsearch

不使用logstash将CSV数据上传到Elasticsearch，可以使用以下方法：

1. 编写自定义脚本：使用编程语言（如Python、Java、Node.js等）编写脚本来处理CSV数据并将其上传到Elasticsearch。可以使用CSV解析库（如Python的csv模块）来读取和解析CSV文件，然后使用Elasticsearch的官方客户端库（如elasticsearch-py）将数据批量索引到Elasticsearch集群中。
2. 使用Elasticsearch的Bulk API：通过HTTP请求直接使用Elasticsearch的Bulk API将CSV数据导入到Elasticsearch中。Bulk API允许将多个文档一次性批量索引到Elasticsearch，提高导入效率。可以使用任何支持HTTP请求的工具（如curl命令、Postman等）来发送Bulk API请求。

以下是一个示例Python脚本，使用elasticsearch-py库将CSV数据上传到Elasticsearch：

from elasticsearch import Elasticsearch
import csv

# Elasticsearch连接配置
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])

# CSV文件路径
csv_file = 'data.csv'

# 解析CSV并上传到Elasticsearch
with open(csv_file, 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    bulk_data = []
    for row in reader:
        index_data = {
            "_index": "your_index_name",
            "_source": row
        }
        bulk_data.append(index_data)
        
        # 每1000条数据执行一次批量索引
        if len(bulk_data) == 1000:
            es.bulk(index="your_index_name", body=bulk_data)
            bulk_data = []
    
    # 最后剩余不足1000条的数据执行批量索引
    if bulk_data:
        es.bulk(index="your_index_name", body=bulk_data)

请注意，上述示例中的代码只是一个简单示例，并未包含错误处理、异常情况处理等。在实际使用中，可能需要根据具体情况进行适当修改和改进。

对于以上解决方案，腾讯云提供了以下相关产品和服务：

1. 云服务器CVM：提供高性能、可扩展的虚拟服务器实例，可用于部署Elasticsearch集群和运行自定义脚本。
2. 云数据库TencentDB for Elasticsearch：基于开源Elasticsearch构建的一种高可用、高性能、全托管的搜索和分析引擎服务，可直接使用Bulk API导入CSV数据。
3. 云函数SCF：基于事件驱动的无服务器计算服务，可用于编写、部署和运行处理CSV数据的自定义脚本。

以上产品和服务的具体介绍和详细信息，请参考腾讯云官方文档和产品页面。

注意：以上答案仅供参考，实际选择和使用的产品和服务应根据具体需求和情况进行评估和决策。