增 新建一个 dataframe ,插入到索引 _index/_type ,直接调用 saveToEs ,让 _id 为自己设定的 id: import org.elasticsearch.spark.sql._ def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = getSparkSession() val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"

使用spark访问elasticsearch的数据,前提是spark能访问hive,hive能访问es http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50445832 1.配置 cp elasticsearch-hadoop-2.1.1/dist/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar /usr/local/spark-1.5.2/lib/ 2.修改配置文件/usr/local/spark/conf/hive-site.

Spark 整合ElasticSearch 因为做资料搜索用到了ElasticSearch,最近又了解一下 Spark ML,先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例.(spark 读取ElasticSearch中数据) 环境:IDEA2016,JDK8,windows10,安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7,使用mvn package 将程序打成jar包,采用spark-submit提交给spar

Spark与elasticsearch结合使用是一种常用的场景,小编在这里整理了一些Spark与ES结合使用的方法.一. write data to elasticsearch利用elasticsearch Hadoop可以将任何的RDD保存到Elasticsearch,不过有个前提其内容可以翻译成文件.这意味着RDD需要一个Map/JavaBean/Scala case classScala在Scala中只需要以下几步: Spark Scala imports Elasticsearch-ha

摘要:脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响.因此,我们需要探索一种方法,能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性. 概述 Spark与Elasticsearch(es)的结合,是近年来大数据解决方案很火热的一个话题.一个是出色的分布式计算引擎,另一个是出色的搜索引擎.近年来,越来越多的成熟方案落地到行业产品中,包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台. 目前,华为云数据湖探索(DLI)服务已全面支持Spark/Flink跨源访问Elastics

只保留七天的索引 shell版 #!/bin/bash #hexm@ #只保留一周es日志 logName=( -nginxaccesslog -nginxerrorlog -phperrorlog ) #es配置文件 config=/usr/local/app/elasticsearch-/config/elasticsearch.yml #日期 time=`date -d "7 day ago" +-%Y.%m.%d` ip=`grep "network.host&quo

对于复杂的数据类型,比如IP和GeoPoint,只是在elasticsearch中有效,用spark读取时会转换成常用的String类型. Geo types. It is worth mentioning that rich data types available only in Elasticsearch, such asGeoPoint or GeoShape are supported by converting their structure into the primitives

使用 elasticsearch-hadoop 包,可在 github 中搜索到该项目 项目地址 example import org.elasticsearch.spark._ import org.elasticsearch.spark.sql._ val conf = new SparkConf() .set("es.nodes","192.168.47.155") .set("es.port","9200") .set

pyspark读写elasticsearch依赖elasticsearch-hadoop包,需要首先在这里下载,版本号可以通过自行修改url解决. """ write data to elastic search https://starsift.com/2018/01/18/integrating-pyspark-and-elasticsearch/ """ from __future__ import print_function impor

越来越健忘了,得记录下自己的操作才行! ES和spark版本: spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 Elasticsearch for Apache Hadoop 2.1.2 如果是其他版本,在索引数据写入的时候可能会出错. 首先,启动es后,spark shell导入es-hadoop jar包: /dist/elasticsearch-spark* spark--bin-hadoop2./lib/ cd spark--bin-hadoop2./bin ./spark-shel

热门的消息队列中间件RabbitMQ,分布式任务处理平台Celery,大数据分布式处理的三大重量级武器:Hadoop.Spark.Storm,以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch. RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP..NET.Ruby.JavaScript等.它

从去年搭建了日志系统后,就没有去管它了,最近发现大半年各种日志的index也蛮多的,就想着写个脚本定时清理一下,把一些太久的日志清理掉. 脚本思路:通过获取index的尾部时间与我们设定的过期时间进行对比,如果是属于过期时间那么就进行删除,并写入日志.如果不是则不进行处理. 完整的脚本:(今天准备写个,翻下笔记发现去年就已经写好了) #!/bin/bash ###################################################### # $Name: clean_

curl -u 用户名:密码 -H'Content-Type:application/json' -d'{ "query": { "range": { "@timestamp": { "lt": "now-7d", "format": "epoch_millis" } } } } ' -XPOST "http://127.0.0.1:9200/*-*/_de

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

–master spark://10.8.2.100:7077 –jars /usr/local/spark-1.5.2/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar

def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DecisionTree1").setMaster("local[2]") sparkConf.set("es.index.auto.create", "true") sparkConf.set("es.nodes", "10.3.

IP,直接在case class里用string, 可以考虑先用其它程序生成相关的mapping,然后再去用spark填充数据

#!/bin/bashfind /data/elasticsearch/data/pro-kz-log/nodes/0/indices/ -type d -mtime +7 | awk -F"/" '{print $9}' | grep -v kibana | uniq > /home/wwwad/.sh/esindex.txtcat /home/wwwad/.sh/esindex.txt | while read linedoecho ${line}curl -XDELETE

#!/bin/bashfind /data/elasticsearch/data/kz-log/nodes/0/indices/ -type d -mtime +5 |  awk -F"/" '{print $9}' | grep -v kibana | uniq >esindex.txtcat /home/wwwad/.sh/esindex.txt | while read linedoecho ${line}curl -XDELETE "http://10.19.1

#!/bin/bash # author: Wang XiaoQiang# crontab -e# 0 0 * * * /root/script/del_esindex.sh # auto delete day ago elasticsearch index dtime=`date -d "7 day ago" +%Y-%m-%d` dtime_stamp=`date -d "$dtime" +%s` indexs=`curl -s 'http://127.0.0.