Spark Cluster with Elasticsearch Inside

在SPARK SUMMIT 2017上，Oscar Castañeda-Villagrán分享的《Spark Cluster with Elasticsearch Inside》探讨了如何在Spark集群内部集成Elasticsearch，以及进行读写操作、利用S5快照和恢复ES索引等高级议题。虽然直接的相关资料未在提供的知识库中找到，但我们可以根据现有知识库内容，概述如何通过ES-Hadoop实现Spark读写阿里云Elasticsearch数据的关键步骤与注意事项，这与您的需求紧密相关。

背景与前提

• 技术环境：基于Spark 2.4.5与Elasticsearch 6.7.0版本，使用ES-Hadoop作为桥梁。
• 基础设施：需预先创建阿里云Elasticsearch实例及E-MapReduce（EMR）实例，确保两者位于同一专有网络下，并配置好访问权限。

操作步骤

步骤1: 环境准备与配置

1. 创建Elasticsearch实例，并根据测试需要开启自动创建索引功能。
2. 部署EMR实例，选择包含Spark 2.4.5的服务版本，并确保Java环境为JDK 8.0及以上。
3. 配置安全访问，将Elasticsearch实例的VPC私网访问白名单设置以允许来自EMR集群内网IP的访问。

步骤2: Spark任务编写与执行

1. 准备测试数据，如JSON格式的日志数据，存储于http_log.txt文件中。
2. 上传数据至EMR，使用Hadoop命令将数据文件上传至集群的指定目录。
3. 构建Spark应用，创建Maven项目并添加必要的依赖项到pom.xml，确保版本匹配。
4. 编写代码，实现从文件读取数据并写入Elasticsearch的操作，示例代码展示了如何配置SparkConf以连接Elasticsearch服务。

步骤3: 验证与读取

• 执行上述编写的Spark程序，完成数据写入后，可以通过Elasticsearch查询接口验证数据是否成功写入。
• 对于读取操作，可以采用类似方法配置Spark来从Elasticsearch读取数据进行分析。

注意事项

• 版本兼容性：确保所有组件版本相互兼容，特别是ES-Hadoop与Elasticsearch版本的一致性。
• 安全性：生产环境中关闭自动创建索引功能，手动预设索引和Mapping，并严格管理访问控制。
• 网络配置：正确配置Elasticsearch的访问白名单，确保EMR实例能够顺利通信。

示例与验证

• 成功执行写入操作后，直接通过Elasticsearch的查询界面或API检查索引是否存在及其内容，确认数据迁移无误。

综上所述，尽管没有直接涉及2017年Spark Summit演讲的具体细节，但以上步骤概括了如何在现代技术栈中利用ES-Hadoop实现在Spark集群中高效地读写Elasticsearch数据，与您提及的主题精神相契合。