==ElasticSearch做实时OLAP框架～实时搜索、统计和OLAP需求，甚至可以作为NOSQL来使用

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm

一直想找一个用于大数据平台实时OLAP（甚至是实时计算）的框架，之前调研的Druid（druid.io）太过复杂，整个Druid由5、6个服务组成，而且加载数据也不太方便，性能一般，亦或是我还不太会用它。后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求。
ElasticSearch相信大家都很熟悉了，它在搜索领域已经有了举足轻重的地位，而且也支持越来越多的聚合统计功能，还和YARN、Hadoop、Hive、Spark、Pig、Flume等大数据框架兼容的越来越好，比如：可以将ElasticSearch跑在YARN上，还可以在Hive中建立外部表映射到ElasticSearch的Index中，直接在Hive中执行INSERT语句，将数据加载进ElasticSearch。
所谓OLAP，其实就是从事实表中统计任意组合维度的指标，也就是过滤、分组、聚合，其中，聚合除了一般的SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN等，还有一个重要的COUNT(DISTINCT)，看上去这些操作在SQL中是非常简单的统计，但在海量数据、低延迟的要求下，并不是那么容易做的。
ElasticSearch本来就是做实时搜索的，过滤自然不是问题，现在也支持各种聚合以及Pipeline aggregations（相当于SQL子查询的功能），而且ElasticSearch的安装部署也非常简单，一个节点只有一个服务进程，关于安装配置可参考：http://lxw1234.com/archives/2015/12/582.htm
本文以两个业务场景的例子，看一下ElasticSearch是如何满足我们的需求的。

例子1：网站流量报告

在我们的报表平台有这样一张报表，用于查看每个网站每天的流量指标：

elasticsearch

其中，维度有：天、小时、网站，指标有： PV****、UV****、访问次数、跳出率、平均停留时间、回访率等。另外，还有一张报表是地域报告，维度多了省份和城市，指标一样。目前的做法是将可选的维度组合及对应的指标先在Hive中分析好，再将结果同步至MySQL，供报表展现。
真正意义上的OLAP做法，我是这样做的：在Hive分析好一张最细粒度为visit_id（session_id）的事实表，字段及数据如下：

elasticsearch

然后将这张事实表的数据加载到ElasticSearch中的logs2/sitelog1211中。查看数据：

从目前的调研结果来看，ElasticSearch没有让人失望，部署简单，数据加载方便，聚合功能完备，查询速度快，目前完全可以满足我们的实时搜索、统计和OLAP需求，甚至可以作为NOSQL来使用，接下来再做更深入的测试。另外，还有一个开源的SQL for ElasticSearch的框架Crate（crate.io），是在ElasticSearch之上封装了SQL接口，使得查询统计更加方便，不过SQL支持的功能有限，使用的ElasticSearch版本较低，后面试用一下再看。

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使用Hive读写ElasticSearch中的数据 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/12/585.htm
总结

使用Hive将数据添加到ElasticSearch中还是非常实用的，因为我们的数据都是在HDFS上，通过Hive可以查询的。

另外，通过Hive可以查询ES数据，并在其上做复杂的统计与分析，但性能一般，比不上使用ES原生API，亦或是还没有掌握使用技巧，后面继续研究。

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Elasticsearch as Database - taowen - SegmentFault
https://segmentfault.com/a/1190000003502849

推销Elasticsearch
时间序列数据库的秘密（1）—— 介绍时间序列数据库的秘密（2）——索引时间序列数据库的秘密（3）——加载和分布式计算
用SQL查询Elasticsearch
https://github.com/taowen/es-monitor
【01】把 Elasticsearch 当数据库使：表结构定义【02】把 Elasticsearch 当数据库使：过滤和排序【03】把 Elasticsearch 当数据库使：简单指标【04】把 Elasticsearch 当数据库使：按字段聚合【05】把 Elasticsearch 当数据库使：HISTOGRAM聚合【06】把 Elasticsearch 当数据库使：CASE WHEN 聚合【07】把 Elasticsearch 当数据库使：聚合后排序【08】把 Elasticsearch 当数据库使：计算后再聚合【09】把 Elasticsearch 当数据库使：HAVING与Pipeline Aggregation【10】把 Elasticsearch 当数据库使：Drill Down 下钻【11】把 Elasticsearch 当数据库使：Filter 下钻【12】把 Elasticsearch 当数据库使：聚合后再计算【13】把 Elasticsearch 当数据库使：Join

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//es-monitor【用SQL查询Elasticsearch】
GitHub - taowen/es-monitor: query metric from elasticsearch using sql
https://github.com/taowen/es-monitor

As Console Command
For example
cat << EOF | python -m es_sql http://es_hosts SELECT "user", "oid", max("@timestamp") as value FROM gs_api_track_ GROUP BY "user", "oid" WHERE "@timestamp" > 1454239084000EOF

python -m es_sql
can be es-sql
if pip install es-sql

[

](https://github.com/taowen/es-monitor#as-python-library)As Python Library
pip install es-sql

import es_sqles_sql.execute_sql( 'http://127.0.0.1:9200', 'SELECT COUNT(*) FROM your_index WHERE field=%(param)s', arguments={'param': 'value'})

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