如何将 Spark 数据框推送到 Elastic Search (Pyspark)
How To Push a Spark Dataframe to Elastic Search (Pyspark)
这里是初学者 ES 问题
将 Spark Dataframe 推送到 Elastic Search 的工作流程或步骤是什么?
根据研究,我认为我需要使用 spark.newAPIHadoopFile() 方法。
但是,通过 Elastic Search Documentation, and other Stack Q/A's 挖掘,我仍然对参数需要采用什么格式以及为什么
感到困惑
请注意,我使用的是 pyspark,这是 ES 的新 table(索引不存在),df 是 5 列(2 种字符串类型、2 种长类型和 1 个整数列表) 约 350 万行。
设法找到答案,所以我会分享。 Spark DF(来自 pyspark.sql)目前不支持 newAPIHadoopFile()
方法;但是,df.rdd.saveAsNewAPIHadoopFile()
也给我错误。诀窍是通过以下函数将 df 转换为字符串
def transform(doc):
import json
import hashlib
_json = json.dumps(doc)
keys = doc.keys()
for key in keys:
if doc[key] == 'null' or doc[key] == 'None':
del doc[key]
if not doc.has_key('id'):
id = hashlib.sha224(_json).hexdigest()
doc['id'] = id
else:
id = doc['id']
_json = json.dumps(doc)
return (id, _json)
所以我的 JSON 工作流程是:
1: df = spark.read.json('XXX.json')
2: rdd_mapped = df.rdd.map(lambda y: y.asDict())
3: final_rdd = rdd_mapped.map(transform)
4:
final_rdd.saveAsNewAPIHadoopFile(
path='-',
outputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat",
keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable",
conf={ "es.resource" : "<INDEX> / <INDEX>", "es.mapping.id":"id",
"es.input.json": "true", "es.net.http.auth.user":"elastic",
"es.write.operation":"index", "es.nodes.wan.only":"false",
"es.net.http.auth.pass":"changeme", "es.nodes":"<NODE1>, <NODE2>, <NODE3>...",
"es.port":"9200" })
更多 information on ES arguments can be found here(滚动到 'Configuration')
这对我有用 - 我的数据在 df
。
df = df.drop('_id')
df.write.format(
"org.elasticsearch.spark.sql"
).option(
"es.resource", '%s/%s' % (conf['index'], conf['doc_type'])
).option(
"es.nodes", conf['host']
).option(
"es.port", conf['port']
).save()
我曾使用此命令提交作业 - /path/to/spark-submit --master spark://master:7077 --jars ./jar_files/elasticsearch-hadoop-5.6.4.jar --driver-class-path ./jar_files/elasticsearch-hadoop-5.6.4.jar main_df.py
。
这里是初学者 ES 问题
将 Spark Dataframe 推送到 Elastic Search 的工作流程或步骤是什么?
根据研究,我认为我需要使用 spark.newAPIHadoopFile() 方法。
但是,通过 Elastic Search Documentation, and other Stack Q/A's 挖掘,我仍然对参数需要采用什么格式以及为什么
感到困惑请注意,我使用的是 pyspark,这是 ES 的新 table(索引不存在),df 是 5 列(2 种字符串类型、2 种长类型和 1 个整数列表) 约 350 万行。
设法找到答案,所以我会分享。 Spark DF(来自 pyspark.sql)目前不支持 newAPIHadoopFile()
方法;但是,df.rdd.saveAsNewAPIHadoopFile()
也给我错误。诀窍是通过以下函数将 df 转换为字符串
def transform(doc):
import json
import hashlib
_json = json.dumps(doc)
keys = doc.keys()
for key in keys:
if doc[key] == 'null' or doc[key] == 'None':
del doc[key]
if not doc.has_key('id'):
id = hashlib.sha224(_json).hexdigest()
doc['id'] = id
else:
id = doc['id']
_json = json.dumps(doc)
return (id, _json)
所以我的 JSON 工作流程是:
1: df = spark.read.json('XXX.json')
2: rdd_mapped = df.rdd.map(lambda y: y.asDict())
3: final_rdd = rdd_mapped.map(transform)
4:
final_rdd.saveAsNewAPIHadoopFile(
path='-',
outputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat",
keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable",
conf={ "es.resource" : "<INDEX> / <INDEX>", "es.mapping.id":"id",
"es.input.json": "true", "es.net.http.auth.user":"elastic",
"es.write.operation":"index", "es.nodes.wan.only":"false",
"es.net.http.auth.pass":"changeme", "es.nodes":"<NODE1>, <NODE2>, <NODE3>...",
"es.port":"9200" })
更多 information on ES arguments can be found here(滚动到 'Configuration')
这对我有用 - 我的数据在 df
。
df = df.drop('_id')
df.write.format(
"org.elasticsearch.spark.sql"
).option(
"es.resource", '%s/%s' % (conf['index'], conf['doc_type'])
).option(
"es.nodes", conf['host']
).option(
"es.port", conf['port']
).save()
我曾使用此命令提交作业 - /path/to/spark-submit --master spark://master:7077 --jars ./jar_files/elasticsearch-hadoop-5.6.4.jar --driver-class-path ./jar_files/elasticsearch-hadoop-5.6.4.jar main_df.py
。