val options=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"->"id")val sourceDF=spark.table("hive_table")sourceDF.write.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(options).mod...
官方文档 key 备注 es.write.operation index(默认)添加新数据,旧数据被替换,重新索引;create添加新数据,数据存在抛出异常;update 更新现有数据,不存在抛出异常,upsert 插入及更新 es.mapping.id _id es的doc_id 出仓脚本exg:
SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch...
.option("es.read.field.as.array.include", arrIncludeField) // 在读取数组的时候需要加这个参数,否则无法识别 .option("es.mapping.date.rich", "false") .option("es.scroll.size", "10000") // es滚动读取的时候每次请求的数据最大条数, 默认50 .option("es.input.max.docs.per.partition", "100...
1. 批量写入数据 在Spark中,写入Elasticsearch时,一种常见的做法是每条数据都写入一次。这种方式效率较低,可以通过批量写入数据来提升效率。下面是一个示例代码: importorg.elasticsearch.spark.sql._valdf=spark.read.format("json").load("data.json")valesConfig=Map("es.nodes"->"localhost","es.port"->"92...
getSimpleEsSpark() val sparkContext = sparkSession.sparkContext //读es得到DataFrame结构 var frame: DataFrame = JavaEsSparkSQL.esDF(sparkSession, "/course") frame.show()//打印读取的数据 //DataFrame结构数据写入es,指定用name字段的值作为主键 JavaEsSparkSQL.saveToEs(frame,"/course",ImmutableMap.of(...
Spark Streaming写入ES 环境准备 Elaticsearch-7.14.2 Spark-3.2.1 jdk-1.8 maven依赖 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:...
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。 而对于 Flink 的DataStream API,在集群环境下,用了3个并行,其他参数全都默认情况下,将 HDFS 的8亿+数据全部写入到 ES ,耗时14个多小时。
import org.elasticsearch.spark.sql._object sparkstreamingcopynew { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("sparkstreamingcopynew")sparkconf.set("es.nodes", "localhost")sparkconf.set("es.port", "9200")sparkconf.set("...