使用python完成Kafka+sparkstreaming+elasticsearch

在网上找了很久python的Kafka+sparkstreaming+elasticsearch的代码找不到，基本都是scala或者java的（好像是spark自己本身提供了库给java和scala写入ES?然而并没有可以提供给python的），所以自己写了一个，能正常运行，但是感觉这样写不太好，想发出来和大家交流一下。

from elasticsearch import Elasticsearch
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql.session import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
import os

os.environ['JAVA_HOME'] = "/usr/local/java/bin"
es = Elasticsearch(['Master:9200'])

# 创建传入Es的数据
def create_send_data(lines):

    for rec in lines:
        es_dict = {}
        es_dict['timestamp'] = rec[0:10]
        es_dict['user_id'] = rec[10:14]
        es_dict['lat'] = rec[14:23]
        es_dict['lng'] = rec[23:32]
        es_dict['gps_timestamp'] = rec[32:42]
        es_dict['angle'] = rec[42:45]
        es.index(index="user_point", doc_type="test", body=es_dict)

# 处理从Kafka接收到的数据
def Dstream_opt(ssc):
    topic = "test0210"
    #创建direct连接，指定要连接的topic和broker地址
    ks = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,[topic],{"metadata.broker.list":"Master:9092"})

    ks.pprint()

    #以下代码每操作一次，就打印输出一次
    lines = ks.map(lambda x:x[1])
    # lines.pprint()

    return lines


if __name__ == '__main__':
    # 创建SparkContext
    print("========================创建spark=========================")
    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    ssc = StreamingContext(sc, 3)
    sqlContext = SQLContext(sc)
    # 获得接收到的Dstream
    lines = Dstream_opt(ssc)
    lines.pprint()
	
    lines.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreachPartition(create_send_data))

    ssc.start()
    #等待计算结束
    ssc.awaitTermination()

这套代码提交到spark集群中是可以正常运行的，其实就是将发过来的一串数字，剪切之后再存入ES,登录进Kibana也是可以查到存进去的数据的。