Hadoop同步Elasticsearch
Hadoop 是一个分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。ES（Elasticsearch）是一个分布式搜索和分析引擎，可以提供快速和灵活的数据查询和可视化功能。Hadoop 和 ES 可以结合使用，实现对 Hadoop 数据的实时索引和检索。
本文将介绍如何使用 ES-Hadoop 这个组件来实现 Hadoop 更新 ES 的功能。ES-Hadoop 是一个开源项目，它提供了一系列的连接器（connectors），让 Hadoop 可以与 ES 无缝集成。ES-Hadoop 支持以下几种 Hadoop 生态系统中的组件：
- MapReduce：可以使用 Java API 或者 REST API 来读写 ES 中的数据。
- Hive：可以使用 HiveQL 来查询 ES 中的数据，或者将 Hive 表映射到 ES 索引中。
- Pig：可以使用 Pig 脚本来读写 ES 中的数据，或者使用 UDF（User Defined Function）来扩展 Pig 的功能。
- Spark：可以使用 Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 等模块来读写 ES 中的数据，或者使用 Scala、Java、Python 等语言编写 Spark 应用程序。
- Cascading：可以使用 Cascading DSL（Domain Specific Language）来定义数据流，并将其应用到 ES 中。
- Storm：可以使用 Storm Spout 和 Bolt 来从 ES 中读取或者向 ES 中写入数据流。
接下来，我们将介绍Hive连接器的使用方法和注意事项，并给出一些示例代码。
环境准备
- CDH6
- Elasticsearch 8.5.2 三台 16cpu 64gb内存 300g 固态 节点
- elasticsearch-hadoop.jar
Hive 连接器
Hive 连接器可以让用户使用 HiveQL 来查询 ES 中的数据，或者将 Hive 表映射到 ES 索引中。
要使用 Hive 连接器，需要在 Hive 中添加 es-hadoop JAR 包，并创建外部表，指定相关的参数，例如 ES 节点的地址、索引名、类型名等。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 Hive 连接器创建外部表，并向 ES 中写入和读取数据
-- 添加 es-hadoop JAR 包
ADD JAR /path/to/elasticsearch-hadoop.jar;
-- 创建外部表，与 ES 索引中的字段进行映射
CREATE EXTERNAL TABLE es_table (
id BIGINT,
name STRING,
age INT,
address STRUCT<city:STRING, street:STRING>
)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
TBLPROPERTIES('es.resource' = 'test/docs', 'es.mapping.id'='id','es.mapping.exclude'='id', 'es.nodes' = 'localhost:9200');
-- 通过 HiveQL 向 ES 索引中写入数据
INSERT INTO TABLE es_table VALUES (1, 'Alice', 25, named_struct('city', 'Beijing', 'street', 'Chaoyang Road'));
INSERT INTO TABLE es_table VALUES (2, 'Bob', 30, named_struct('city', 'Shanghai', 'street', 'Nanjing Road'));
-- 通过 HiveQL 读取 ES 索引中的数据
SELECT * FROM es_table;
SELECT name, address.city FROM es_table WHERE age > 10;这里需要注意没有使用es自动生成的id，方便日后执行相应数据的更新操作。
总结
- 同步文档 9300万，约耗时15分钟，索引大小70GB
- Hadoop 同步 ES 的优势主要有以下几点：
- 可以利用 ES 的强大的全文检索能力，对 Hadoop 中的数据进行实时的查询和分析，支持各种复杂的查询条件和自定义打分。
- 可以利用 ES 的丰富的可视化工具，如 Kibana，对 Hadoop 中的数据进行动态的展示和探索，提高数据价值。
- 可以利用 ES 的高可用和容灾性能，保证 Hadoop 中的数据不丢失，同时提供快速的恢复能力。
- 可以利用 ES 的横向扩展性，轻松处理 PB 级别的结构化或非结构化数据，满足大规模数据处理的需求
