在Spark 1.5 以前,Elasticsearch 在format(...)中对应的 source 名需要是全包名org.elasticsearch.spark.sql,而在 Spark 1.5 以及之后的版本,source 名称简化为es。 Spark SQL 中 DataFrame 常用 API df.printSchema(),打印 schema df.show(),查看数据列表,默认是 truncate 前 20 条,传 false 时列出全部数据。
Elasticsearch提供了对Spark的支持,可以将ES中的索引加载为RDD或DataFrame。 官网地址:https:///guide/en/elasticsearch/hadoop/7.17/spark.html#spark-sql-versions 在使用elasticsearch-spark插件之前,需要在项目中添加依赖: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch-spark-30_2.12<...
importorg.elasticsearch.spark.sql._valoptions =Map("es.index.auto.create"->"true","es.nodes.wan.only"->"true","es.nodes"->"29.29.29.29:10008,29.29.29.29:10009","es.port"->"9200","es.mapping.id"->"zip_record_id")valdf = spark .readStream .format("kafka") .option("kafka.boots...
.getOrCreate() #从 Elasticsearch 中读取数据 df_read = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql") \ .option("es.resource", "your_index_name/your_document_type") \ .load() # 处理数据 # 将数据写入 Elasticsearch df_write.write.format("org.elasticsearch.spark.sql") \ .option("es.r...
importorg.elasticsearch.spark.sql._ val options=Map("es.nodes.wan.only"->"true","es.nodes"->"29.29.29.29:10008,29.29.29.29:10009","es.port"->"9200","es.read.field.as.array.include"->"arr1, arr2")val df=spark.read.format("es").options(options).load("index1/info")df.show() ...
前两天咱验证了用Flink 读HDFS的8亿+数据写Elasticsearch(下称ES),分别用它的 SQL API 以及DataStream API做了测试对比。 Flink写ES,SQL跟DataStreamAPI,哪个更恼火? 发现,虽然在本地 IDEA 环境调试时,都能够顺利跑通,但是在相同的集群环境下,SQL API 是不能正常提交到集群运行的。
import org.elasticsearch.spark.sql.api.java.JavaEsSparkSQL /** * 通过证书链接es进行读写操作 */ object EsWithSSLTest { val APP = Map( "spark.cores" -> "local[*]", "app_name"->"es-spark-demo" ) def main(args: Array[String]): Unit = { ...
import org.spark_project.guava.collect.ImmutableMap; import org.elasticsearch.spark.rdd.api.java.JavaEsSpark; import java.util.Map; import java.util.List; public class WriteToESUseRDD { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("my-app").clone(...
1.首先用sqoop将mysql数据定时导入到hdfs中，然后用spark streaming实时读取hdfs的数据，并把数据写入elasticsearch中。代码如下 ---bigdata.project.spark--- package bigdata.project.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming....
df = spark.read.format("solr").options(**solrOptions).load() df.show() # Filter the data df.filter("age > 25").show() spark.stop() if __name__ == "__main__": main() Note:Replace the collectionName and zkHost (collected fromthe Collecting the Solr Zookeeper details...