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
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch-spark-20_2.11</artifactId>
<version>5.3.2</version>
</dependency>
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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