介绍

Elasticsearch提供了对Spark的支持，可以将ES中的索引加载为RDD或DataFrame。
官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/7.17/spark.html#spark-sql-versions



在使用elasticsearch-spark插件之前，需要在项目中添加依赖：

<dependency>
   <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-spark-30_2.12</artifactId>
    <version>7.17.5</version>
</dependency>

读取es

加载为rdd

val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder().appName("SinkCk")
      .master("local[4]").config("spark.driver.host", "localhost")

      /**
       * 当读取为rdd时需要在创建spark session 时就指定如下三个参数，
       * 当读取为dataframe时不需要初始传入，只需在读取时动态传入即可
       */
      .config("es.nodes", "node01")
      .config("es.port", "9200")
      .config("pushdown", "true")
      //      .config("es.index.auto.create",true)
      .getOrCreate()
      
 val rdd = spark.sparkContext.esJsonRDD("icourt_compliance_online",
      """
        |{
        |  "query": {
        |    "match": {"_id": "df2773d689de18192bb39eceb1a924db"}
        |  }
        |}
        |""".stripMargin)
    rdd.foreach(println)

spark.clouse()

Spark从ES加载出来的数据是JSON String类型的RDD，根据请求体的结构就可以取出来具体的数据。该方式不会有类型转换错误、时间转换错误、不识别数组结构、不识别嵌套结构等，非常推荐该方式。

加载为dataframe

方式一：

val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder().appName("SinkCk")
      .master("local[4]").config("spark.driver.host", "localhost")
      .getOrCreate()
      
 val options = Map("es.nodes" -> "node01",
      "es.port" -> "9200", "pushdown" -> "true",
      //spark和es非同一网段时增加该配置
      "es.nodes.wan.only" -> "true",
      //并发更新时， 如果更新在同一条记录则会冲突，增加该配置
      "es.update.retry.on.conflict" -> "3",
      //决定spark会生成多少个partition对应执行的task
      "es.input.max.docs.per.partition" -> "5000000")

val inputDF = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql")
      .options(options).load("icourt_compliance_online")
      .where("cid = 'df2773d689de18192bb39eceb1a924db'")
      .select("cid", "compliance_id", "ds_source", "status", "notice_main_body", "source_url", "title")
    inputDF.printSchema()
    inputDF.show()
spark.clouse()

方式二：无需在sparkSession初始化时配置es，在写入时配置即可

val inputDF = spark.esDF("icourt_compliance_online", "cid = 'df2773d689de18192bb39eceb1a924db'", options)
inputDF.printSchema()
inputDF.show()
spark.clouse()

写入

以rdd写

  def rddWrite2Es(spark: SparkSession) = {
    val numbers = Map("one" -> 1, "two" -> 2, "three" -> 3)
    val airports = Map("arrival" -> "Otopeni", "SFO" -> "San Fran")
    spark.sparkContext
      .makeRDD(Seq(numbers, airports))
      .saveToEs("spark_es_demo")
  }

以dataframe写

方式一：

  def dataframeWrite2Es(spark: SparkSession) = {
    import spark.implicits._
    val df = Seq((1, "a", 2), (1, "a", 2), (1, "b", 3))
      .toDF("id", "category", "num")
    df.saveToEs("spark_es_demo")
  }

方式二：无需在sparkSession初始化时配置es，在写入时配置即可

  def dataframeWrite2Es(spark: SparkSession) = {
    import spark.implicits._
    val df = Seq((1, "a", 2), (1, "a", 2), (1, "b", 3))
      .toDF("id", "category", "num")
    val options = Map("es.nodes" -> "node01", "es.port" -> "9200",
      //并发更新时， 如果更新在同一条记录则会冲突，增加该配置
      "es.update.retry.on.conflict" -> "3")
    df.write.format("org.elasticsearch.spark.sql")
      .options(options).mode(SaveMode.Append)
      .save("spark_es_demo")
  }

structured streaming写

df
  .writeStream
  .outputMode(OutputMode.Append())
  .format("es")
  .option("checkpointLocation", "hdfs://hadoop:8020/checkpoint/test01")
  .options(options)
  .start("streaming_2_es")
  .awaitTermination()

注意

1. 写入es时索引是自动创建的，也可以在创建sparkSession时设置不自动创建: SparkSession.builder().config("es.index.auto.create",false)，如果已写入时已存在相关索引，则会进行mapping融合(不同mapping融合为一个mapping)，或者也可以删除原索引：curl -XDELETE "http://localhost:9200/index"
2. 插入数据时_id是自动生成的，如果需要以数据中某字段作为_id，则在创建sparkSession时设置es.mapping.id：SparkSession.builder().config("es.mapping.id","id")
3. 分片数和备份数默认都是1，这个是可以随时修改更新的（可使用官方给的kibana工具）

一些配置

配置信息：ElasticSearch-Spark-Configuration

一些bug

Position for ‘xxx.xxx’ not found in row; typically this is caused by a mapping inconsistency

错误原因

es-spark插件无法解析数组嵌套类型，解析报错，相关bug：Position for ‘xxx.xxx’ not found in row; typically this is caused by a mapping inconsistency

解决

1. 增加配置，读取时排除这些字段: "es.read.field.exclude" -> "defendant_litigant,prosecutor_litigant"
2. 使用rdd读取，需要自己映射schema

Field ‘xx’ is backed by an array but the associated Spark Schema does not reflect this;

错误原因

因为es的mapping只会记录字段的类型，不会记录是否是数组，也就是说如果是int数组，es的mapping只是记录成int。当sparksql读取的规范是先获取数据类型，定义好dataframe的格式，然后再从数据源抽取数据。这就导致dataframe的某个字段类型是int，但读取数据的时候硬生生想把int数组放进去

解决

在options里加一个es.read.field.as.array.include，标明数组字段: "es.read.field.as.array.include" -> "xx,yy"，如果是object里的某个字段，写成"object名字.数组字段名字"，如果是多个字段，字段名之间用逗号分隔