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elastic spark
Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：
（1）文件系统：LocalFS、HDFS、Hive、text、parquet、orc、json、csv
（2）数据RDBMS：mysql、oracle、mssql
（3）NOSQL数据库：HBase、ES、Redis
（4）消息对象：Redis
elasticsearch相对hdfs来说，容易搭建、并且有可视化kibana支持，非常方便spark的初学入门，本文主要讲解用elasticsearch-spark的入门。
一、原生RDD支持
1.1 基础配置
相关库引入：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch-spark-30_2.13</artifactId>
<version>8.1.3</version>
</dependency>
SparkConf配置，更多详细的请点击这里或者源码ConfigurationOptions。
public static SparkConf getSparkConf() {
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("elasticsearch-spark-demo");
sparkConf.set("es.nodes", "host")
.set("es.port", "xxxxxx")
.set("es.nodes.wan.only", "true")
.set("es.net.http.auth.user", "elxxxxastic")
.set("es.net.http.auth.pass", "xxxx")
.setMaster("local[*]");
return sparkConf;
}
1.2 读取es数据
这里用的是kibana提供的sample data里面的索引kibana_sample_data_ecommerce，也可以替换成自己的索引。
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = getSparkConf();
try (JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf)) {
JavaPairRDD<String, Map<String, Object>> esRDD =
JavaEsSpark.esRDD(jsc, "kibana_sample_data_ecommerce");
esRDD.collect().forEach(System.out::println);
}
}
esRDD同时也支持query语句esRDD(final JavaSparkContext jsc, final String resource, final String query)，一般对es的查询都需要根据时间筛选一下，不过相对于es的官方sdk，并没有那么友好的api，只能直接使用原生的dsl语句。
1.3 写数据
支持序列化对象、json，并且能够使用占位符动态索引写入数据（使用较少），不过多介绍了。
public static void jsonWrite(){
String json1 = "{\"reason\" : \"business\",\"airport\" : \"SFO\"}";
String json2 = "{\"participants\" : 5,\"airport\" : \"OTP\"}";
JavaRDD<String> stringRDD = jsc.parallelize(ImmutableList.of(json1, json2));
JavaEsSpark.saveJsonToEs(stringRDD, "spark-json");
}
比较常用的读写也就这些，更多可以看下官网相关介绍。
二、Spark Streaming
spark的实时处理，es5.0的时候开始支持，目前