使用ES-Hadoop插件结合spark向es插入数据

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上篇文章简单介绍了ES-Hadoop插件的功能和使用场景，本篇就来看下如何使用ES-Hadoop里面的ES-Spark插件，来完成使用spark想es里面大批量插入数据。


这里说明下ES-Hadoop是一个fat的maven依赖，也就是引入这个包会导入许多额外的依赖，不建议这么搞，除非是测试为了方便用的，实际情况是ES也单独提供了每个不同框架的mini包，比如说只使用spark那么就可以单独引入es-spark的包，而不需要使用fat包因为它会附加引入其他的包依赖，如果使用hive那就单独引入es-hive的包即可。这里面唯一需要注意的就是注意版本问题，不同的框架的版本和es-hadoop的组件都有对应的版本，使用不当会报异常，具体的情况，请参考官网文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/install.html



下面看下如何使用es-spark读写es的数据：

spark版本：2.1.0

scala版本：2.11.8

es版本：2.3.4

索引要引入下面的依赖pom才行

      
            org.elasticsearch
            elasticsearch-spark-20_2.11
            5.3.2
        

这里为了快速体验，所以直接使用spark的local模式测试，如果要放到正式环境运行，切记把local模式的代码去掉。


先看下向es里面插入数据的代码，非常简单：

    val conf=new SparkConf()
    conf.setMaster("local[1]")//指定local模式
    conf.setAppName("spark to es")//设置任务名
    conf.set("es.index.auto.create","true")//开启自动创建索引
    conf.set("es.nodes","192.168.201.5,192.168.201.6")//es的节点，多个用逗号分隔
    conf.set("es.port","9200")//端口号
    val sc=new SparkContext(conf)
    val data1 = Map("id" -> 1, "name" -> "tom", "age" -> 19)//第一条数据
    val data2 = Map("id" -> 2, "name" -> "john","age"->25)//第二条数据
    sc.makeRDD(Seq(data1, data2)).saveToEs("spark/docs")//添加到索引里面
    println("存储成功！")
    sc.stop()

然后我们看下如何读取es里面的数据：

    val conf=new SparkConf()
    conf.setMaster("local[1]")//指定local模式
    conf.setAppName("spark to es")//任务名
    conf.set("es.nodes","192.168.201.5,192.168.201.6")//es节点多个逗号分隔
    conf.set("es.port","9200")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val ds=sc.esRDD("stu2017-05-03/stu")//读取数据到spark的rdd里面
    log.info("stu2017-05-03数据总量："+ds.count())//统计数量
    sc.stop()

从上面的代码量我们可以看到非常少，这是由于es-spark底层已经帮我们封装好了相关的代码，所以用起来非常简单，围绕的核心还是rdd，无论是写入es，还是从es读取数据都是通过spark的rdd做中转的，我们只要把我们的目标数据给转成RDD或者DataFrame就能非常方便的与es对接了。


上面的代码使用spark的core来完成的，此外我门还可以使用spark sql或者spark streaming来与es对接，这个以后用到的时候再总结分享，最后使用spark操作es的时候我门还可以有非常多的配置参数设置，本例子中只使用了部分的参数，关于详细的配置参数
大家可以看下面的这个类：

org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions

官网文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html


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