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，Spark Streaming中的DStream编程接口是RDD，我们需要对RDD进行处理，处理起来较为费劲且不美观。
在spark streaming中，如果我们需要修改流程序的代码，在修改代码重新提交任务时，是不能从checkpoint中恢复数据的（程序就跑不起来），是因为spark不认识修改后的程序了。
public class EsSparkStreaming extends EsBaseConfig {
public static void main(String[] args) throws StreamingQueryException, TimeoutException {
SparkConf conf = getSparkConf();
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(jsc, Seconds.apply(1));
Map<String, ?> numbers = ImmutableMap.of("one", 1, "two", 2);
Map<String, ?> airports = ImmutableMap.of("OTP", "Otopeni", "SFO", "San Fran");
JavaRDD<Map<String, ?>> javaRDD = jsc.parallelize(ImmutableList.of(numbers, airports));
Queue<JavaRDD<Map<String, ?>>> microbatches = new LinkedList<>();
microbatches.add(javaRDD);
JavaDStream<Map<String, ?>> javaDStream = jssc.queueStream(microbatches);
JavaEsSparkStreaming.saveToEs(javaDStream, "spark-streaming");
jssc.start();
}
}
这里没有执行awaitTermination，执行代码后没有卡住，即可在es上查看
三、Spark SQL
elasticsearch-hadoop也提供了spark sql的插件，换言之，elasticsearch变成了Spark SQL的原生数据源，可以通过Spark SQL显示调用，下面的例子将kibana_sample_data_ecommerce索引读取，然后转化成dataset，在用sql来统计出当前货币。
public class EsToMysqlDemo extends EsBaseConfig {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = getSparkConf();
try (JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf)) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.config(conf)
.getOrCreate();
JavaRDD<Map<String, Object>> esRDD = JavaEsSpark.esRDD(jsc, "kibana_sample_data_ecommerce").values();
JavaRDD<Row> map = esRDD.map(v -> {
String currency = v.get("currency").toString();
String customerFullName = v.get("customer_full_name").toString();
String productsSku = v.getOrDefault("products", "").toString();
return RowFactory.create(currency, customerFullName, productsSku);
});
Dataset<Row> dataset = sparkSession.createDataFrame(map, StructType.fromDDL("currency string,customer_full_name string,products string"));
dataset.show(2);
Dataset<Row> count = dataset.select("currency").groupBy("currency").count();
count.show(2);
}
}
}
第一个show展示了当前的dataset，第二个show展示group by之后的结果。
四、Spark Structure Streaming
Structured Streaming使用DataFrame、DataSet的编程接口，处理数据时可以使用Spark SQL中提供的方法，数据的转换和输出会变得更加简单。
在structured streaming中，对于指定的代码修改操作，是不影响修改后从checkpoint中恢复数据的。具体可参见文档。下面这个例子是从控制台中读取数据，然后根据","切割，把第一个赋值给name，然后写入到es的spark-structured-streaming索引中去，启动程序前需要在控制台执行下命令：nc -lk 9999。
@Data
public static class PersonBean {
private String name;
private String surname;
}
public static void main(String[] args) throws StreamingQueryException {
SparkConf sparkConf = getSparkConf();
SparkSession spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate();
Dataset<Row> lines = spark.readStream().format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load();
Dataset<PersonBean> people = lines.as(Encoders.STRING())
.map((MapFunction<String, PersonBean>) value -> {
String[] split = value.split(",");
PersonBean personBean = new PersonBean();
personBean.setName(split[0]);
return personBean;
}, Encoders.bean(PersonBean.class));
StreamingQuery es = people.writeStream().option("checkpointLocation", "./location")
.format("es").start("spark-structured-streaming");
es.awaitTermination();
}
checkpointLocation是用来设置检查点，里面会存储一些commits、offsets、sinks、metadata的信息。
执行完nc -lk 9999后，在控制台随便输入，即可在es中查看响应的结果。
相关源代码：
