要将数据索引到AWS Elasticsearch，您可以使用AWS Lambda函数来处理和转换数据，然后将其发送到Elasticsearch。以下是一个示例解决方案，使用AWS Kinesis Firehose和AWS Lambda。

1. 创建AWS Elasticsearch集群 在AWS管理控制台上创建一个Elasticsearch集群，记录下集群的终端节点。

2. 创建AWS Lambda函数 在AWS管理控制台上创建一个Lambda函数，并将其与AWS Kinesis Firehose关联。

   import boto3
   import json
   
   def lambda_handler(event, context):
       records = event['records']
       transformed_records = []
   
       for record in records:
           # 处理和转换数据
           transformed_data = transform_data(json.loads(record['data']))
           transformed_record = {
               'recordId': record['recordId'],
               'result': 'Ok',
               'data': transformed_data
           }
           transformed_records.append(transformed_record)
   
       return {'records': transformed_records}
   
   def transform_data(data):
       # 在这里进行数据处理和转换
       transformed_data = {
           'field1': data['field1'],
           'field2': data['field2'],
           'field3': data['field3']
       }
       return json.dumps(transformed_data)
   

3. 创建AWS Kinesis Firehose交付流 在AWS管理控制台上创建一个Kinesis Firehose交付流，并将其与Lambda函数关联。

4. 配置Kinesis Firehose交付流 在配置Kinesis Firehose交付流时，选择“Transform source records with AWS Lambda”选项，并选择之前创建的Lambda函数。

5. 配置Kinesis Firehose交付流目标 在配置Kinesis Firehose交付流目标时，选择“Amazon Elasticsearch Service”作为目标，并提供AWS Elasticsearch集群的终端节点。

6. 配置Kinesis Firehose交付流转换函数 在配置Kinesis Firehose交付流转换函数时，选择“将源记录转换为JSON”选项。

7. 配置Kinesis Firehose交付流缓冲区 在配置Kinesis Firehose交付流缓冲区时，根据您的需求配置缓冲区大小和刷新间隔。

8. 完成配置和测试 完成上述步骤后，Kinesis Firehose将会将数据传递给Lambda函数进行处理和转换，然后将其索引到AWS Elasticsearch集群中。您可以测试流是否正常工作，将数据发送到Kinesis Firehose交付流。

这样，您就可以使用AWS Kinesis Firehose和AWS Lambda来将数据索引到AWS Elasticsearch中。请根据您的实际需求进行适当的修改和配置。