如何使用Spark結(jié)合Elasticsearch實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)大批量插入
在進(jìn)行大批量數(shù)據(jù)插入到Elasticsearch時(shí)，可以利用ES-Hadoop中的ES-Spark插件來(lái)結(jié)合Spark完成。下面將介紹具體的操作步驟。 第一步：?jiǎn)?dòng)Elasticsearch并導(dǎo)入ES
在進(jìn)行大批量數(shù)據(jù)插入到Elasticsearch時(shí)，可以利用ES-Hadoop中的ES-Spark插件來(lái)結(jié)合Spark完成。下面將介紹具體的操作步驟。
第一步：?jiǎn)?dòng)Elasticsearch并導(dǎo)入ES-Hadoop Jar包
首先，需要啟動(dòng)Elasticsearch，并在Spark Shell中導(dǎo)入ES-Hadoop Jar包。具體操作如下：
```
cp elasticsearch-hadoop-2.1.2/dist/elasticsearch-spark* spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/
cd spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin
./spark-shell --jars ../lib/elasticsearch-spark-1.2_2.10-2.1.2.jar
```
第二步：交互式操作示例
在Spark Shell中進(jìn)行以下交互式操作：
```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.elasticsearch.spark._
val conf new SparkConf()
("", "true")
("", "127.0.0.1")
val numbers Map("one" -> 1, "two" -> 2, "three" -> 3)
val airports Map("OTP" -> "Otopeni", "SFO" -> "San Fran")
(Seq(numbers, airports)).saveToEs("spark/docs")
```
第三步：查看Elasticsearch中的數(shù)據(jù)
通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)以下鏈接可以查看Elasticsearch中的數(shù)據(jù)：[http://127.0.0.1:9200/spark/docs/_search?q*](http://127.0.0.1:9200/spark/docs/_search?q*)
結(jié)果展示
最終結(jié)果顯示如下：
```json
{
"took": 71,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1.0,
"hits": [{
"_index": "spark",
"_type": "docs",
"_id": "AVfhVqPBv9dlWdV2DcbH",
"_score": 1.0,
"_source": {
"OTP": "Otopeni",
"SFO": "San Fran"
}
}, {
"_index": "spark",
"_type": "docs",
"_id": "AVfhVqPOv9dlWdV2DcbI",
"_score": 1.0,
"_source": {
"one": 1,
"two": 2,
"three": 3
}
}]
}
}
```
以上就是使用Spark結(jié)合Elasticsearch實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)大批量插入的詳細(xì)步驟和操作示例。這種方法可以幫助高效地將數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入到Elasticsearch中，提升數(shù)據(jù)處理的效率和速度。