通过ES-Hadoop实现Hive读写Elasticsearch数据

ES-Hadoop是Elasticsearch推出的专门用于对接Hadoop生态的工具，可以让数据在Elasticsearch和Hadoop之间双向移动，无缝衔接Elasticsearch与Hadoop服务，充分使用Elasticsearch的快速搜索及Hadoop批处理能力，实现交互式数据处理。本文介绍如何通过ES-Hadoop实现Hadoop的Hive服务读写Elasticsearch数据。

Hadoop生态的优势是处理大规模数据集，但是其缺点也很明显，就是当用于交互式分析时，查询时延会比较长。而Elasticsearch擅长于交互式分析，对于很多查询类型，特别是对于Ad-hoc查询（即席查询），可以达到秒级。ES-Hadoop的推出提供了一种组合两者优势的可能性。使用ES-Hadoop，您只需要对代码进行很小的改动，即可快速处理存储在Elasticsearch中的数据，并且能够享受到Elasticsearch带来的加速效果。

ES-Hadoop的原理是将Elasticsearch作为MR、Spark或Hive等数据处理引擎的数据源，在计算存储分离的架构中扮演存储的角色。这和 MR、Spark或Hive的数据源并无差异，但相对于这些数据源，Elasticsearch具有更快的数据选择过滤能力。这种能力正是分析引擎最为关键的能力之一。

阿里云Elasticsearch兼容开源Elasticsearch的功能，以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商业功能，致力于数据分析、数据搜索等场景服务。支持5.5.3、6.3.2、6.7.0、6.8.0和7.4.0等版本，并提供了商业插件X-Pack服务。在开源Elasticsearch的基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。本文使用阿里云Elasticsearch为您演示，单击此处即可免费试用。

操作流程

1. 准备工作

   创建同一专有网络下的阿里云Elasticsearch和E-MapReduce（以下简称EMR）实例、关闭Elasticsearch实例的自动创建索引功能并创建索引和Mapping、下载与Elasticsearch实例版本一致的ES-Hadoop安装包。

2. [步骤一：上传ES-Hadoop JAR包至HDFS](#步骤一：上传ES-Hadoop JAR包至HDFS)

   将已下载的ES-Hadoop安装包上传至EMR Master节点的HDFS目录下。

3. 步骤二：创建Hive外表

   创建Hive外表，与Elasticsearch索引中的字段进行映射。

4. 步骤三：通过Hive写入索引数据

   通过HiveSQL，向Elasticsearch实例的索引中写入数据。

5. 步骤四：通过Hive读取索引数据

   通过HiveSQL，读取Elasticsearch实例中的索引数据。

准备工作

1. 创建阿里云Elasticsearch实例。

   本文使用6.7.0版本的实例，具体操作步骤请参见创建阿里云Elasticsearch实例。

2. 关闭实例的自动创建索引功能，并提前创建索引和Mapping。

   开启自动创建索引功能后，可能会导致Elasticsearch自动创建的索引类型和您预期的类型不一致。比如您定义了一个字段age，为INT类型，开启自动创建索引后，可能将其索引成了LONG类型，因此建议手动创建索引。本文使用的索引和Mapping如下。

   PUT company
   {
     "mappings": {
       "_doc": {
         "properties": {
           "id": {
             "type": "long"
           },
           "name": {
             "type": "text",
             "fields": {
               "keyword": {
                 "type": "keyword",
                 "ignore_above": 256
               }
             }
           },
           "birth": {
             "type": "text"
           },
           "addr": {
             "type": "text"
           }
         }
       }
     },
     "settings": {
       "index": {
         "number_of_shards": "5",
         "number_of_replicas": "1"
       }
     }
   }
   

3. 创建与Elasticsearch实例在同一专有网络下的EMR集群。

   注意 Elasticsearch实例的私网访问白名单默认为0.0.0.0/0，您可在安全配置页面查看，如果未使用默认配置，您还需要在白名单中加入EMR集群的内网IP地址：

   • 请参见查看集群列表与详情，获取EMR集群的内网IP地址。

   • 请参见配置ES公网或私网访问白名单，配置Elasticsearch实例的VPC私网访问白名单。

4. 下载ES-Hadoop安装包，其版本需要与Elasticsearch实例保持一致。

   本文使用elasticsearch-hadoop-6.7.0.zip。

步骤一：上传ES-Hadoop JAR包至HDFS

1. 登录E-MapReduce控制台，获取Master节点的IP地址，并通过SSH登录对应的ECS机器。

   具体操作步骤请参见使用SSH连接主节点。

2. 将已下载的elasticsearch-hadoop-6.7.0.zip上传至Master节点，并解压获得elasticsearch-hadoop-6.7.0.jar。

3. 创建HDFS目录，将elasticsearch-hadoop-6.7.0.jar上传至该目录下。

   hadoop fs -mkdir /tmp/hadoop-es
   hadoop fs -put /tmp/hadoop-es/elasticsearch-hadoop-6.7.0.jar /tmp/hadoop-es
   

步骤二：创建Hive外表

1. 在EMR控制台的 数据开发 模块中，创建 HiveSQL 类型的作业。

   具体操作步骤请参见Hive SQL作业配置。
   

2. 配置作业，创建外表。

   作业配置如下。

   ####添加jar包，仅对当前会话有效########
   add jar hdfs:///tmp/hadoop-es/elasticsearch-hadoop-hive-6.7.0.jar;
   ####创建hive外表，与es索引进行映射#####
   CREATE EXTERNAL table IF NOT EXISTS company( 
      id BIGINT,
      name STRING,
      birth STRING,
      addr STRING 
   )  
   STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler' 
   TBLPROPERTIES(  
       'es.nodes' = ' http://es-cn-mp91kzb8m0009****.elasticsearch.aliyuncs.com',
       'es.port' = '9200',
       'es.net.ssl' = 'true', 
       'es.nodes.wan.only' = 'true', 
       'es.nodes.discovery'='false',
       'es.input.json' = 'false',
       'es.resource' = 'company/employees',
       'es.net.http.auth.user' = 'elastic', 
       'es.net.http.auth.pass' = 'xxxxxx'
   );
   

   ES-Hadoop相关参数说明

   参数	默认值	说明
   es.nodes	localhost	指定阿里云Elasticsearch实例的访问地址，建议使用内网地址，可在实例的基本信息页面查看，详情请参见查看实例的基本信息。
   es.port	9200	Elasticsearch实例的访问端口号。
   es.net.http.auth.user	/	Elasticsearch实例的访问用户名。
   es.net.http.auth.pass	/	Elasticsearch实例的访问密码。
   es.nodes.wan.only	false	开启Elasticsearch集群在云上使用虚拟IP进行连接，是否进行节点嗅探： * true：设置 * false：不设置
   es.nodes.discovery	true	是否禁用节点发现： * true：禁用 * false：不禁用
   es.index.auto.create	yes	通过Hadoop组件向Elasticsearch集群写入数据，是否自动创建不存在的index： * true：自动创建 * false：不会自动创建
   es.resource	/	指定要读写的index和type。
   es.mapping.names	/	表字段与Elasticsearch的索引字段名映射。
   es.read.metadata	false	操作Elasticsearch字段涉及到 _id 之类的内部字段，请开启此属性。

   更多的ES-Hadoop配置项说明，请参见官方配置说明。

3. 保存并运行作业。

   运行成功后，结果如下。
   

步骤三：通过Hive写入索引数据

1. 创建一个 HiveSQL 类型的写数据作业。

   作业配置如下。

   add jar hdfs:///tmp/hadoop-es/elasticsearch-hadoop-hive-6.7.0.jar;
   INSERT INTO TABLE company VALUES (1, "zhangsan", "1990-01-01","No.969, wenyixi Rd, yuhang, hangzhou");
   INSERT INTO TABLE company VALUES (2, "lisi", "1991-01-01", "No.556, xixi Rd, xihu, hangzhou");
   INSERT INTO TABLE company VALUES (3, "wangwu", "1992-01-01", "No.699 wangshang Rd, binjiang, hangzhou");
   

2. 保存并运行作业。

   

3. 运行成功后，登录Elasticsearch实例的Kibana控制台，查看company索引数据。

   登录Kibana控制台的具体操作步骤，请参见登录Kibana控制台。您可以在Kibana控制台中，执行以下命令查看company索引数据。

   GET company/_search
   

   执行成功后，返回结果如下。
   

步骤四：通过Hive读取索引数据

1. 创建一个 HiveSQL 类型的读数据作业。

   作业配置如下。

   add jar hdfs:///tmp/hadoop-es/elasticsearch-hadoop-hive-6.7.0.jar;
   select * from company;
   

2. 保存并运行作业。
   

总结

本文以阿里云EMR和Elasticsearch为例，介绍了如何通过Elasticsearch强大的ES-Hadoop组件，在Hive上进行数据的查询和写入，可以帮助您将Elasticsearch与Hadoop生态组件结合起来，实现更灵活的数据分析。如果您需要了解ES-Hadoop与Hive更高级的配置，请参见Elasticsearch官方说明文档。