Elasticsearch-Spark 体验

Elastcisearch和Spark都是我非常喜欢的开源产品，如果能把两者整合起来进行应用当然是最好了。所以elastic在官网上发布了Elasticsearch for Apache Hadoop 2.1.0 （后面简写成ES-AH）版本后,我也很快尝试了下。虽然名字是for Hadoop，但是里面有一个模块是for spark的。

地址在这里：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html

关于Hadoop的内容都是可以不看的，Confinguration这个章节还是要看下

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.html

主要的功能包括

1. Spark通过RDD将数据写入到Elasticsearch
2. Spark sql通过Dataframe或者SchemaRDD将数据写入到Elasticsearch
3. Spark从Elasticsearch读取数据，构造Dataframe
4. 将Elasticsearch作为数据库，执行Sql脚本，包括执行创建临时表的动作
5. 还可以通过Map/Reduce层来访问数据，但是并不推荐

代码贴个最简单的，本地测试通过了，官网的文档写的很清楚，没必要饶舌了。

import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport org.elasticsearch.spark._import org.elasticsearch.spark.rdd.EsSparkobject EsSparkTest{  def main(args: Array[String]) {      val conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local")    conf.set("es.index.auto.create", "true")    val sc = new SparkContext(conf)    val numbers = Map("one"->1,"two"->2,"three"->3)    val airports = Map("arrival" -> "Otopeni", "SFO" -> "San Fran")    // implicit    sc.makeRDD(Seq(numbers, airports)).saveToEs("spark/docs")  }

最开始遇到的一个问题就是不知道在那里设置Elasticsearch的访问，看看Confinguration就清楚了，有es.nodes和es.port，如果在本地测试，就不用设置了。
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