elasticsearch-hadoop使用示例
在elasticsearch-hadoop的具体使用中碰到了几个问题，有必要记录一下，避免下次遇到时又要重新研究。
利用spark读取es数据源的简单示例
import org.elasticsearch.spark.sql._
val esOptions = Map("es.nodes"->"192.168.1.2,192.168.1.3", "es.scroll.size"->"1000", "es.field.read.as.array.include"->"SampleField")
val esDF = sqlContext.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(esOptions).load("sampleindex/es-spark")
esDF.registerTempTable("esdemotbl")es.scroll.size 一次性读入的记录数，默认是10, 如果不设置为大一点的值，要从es中读取1亿条数据，那将是一个漫长的过程
es.field.read.as.array.include 有的字段在es中是以string类型存储，但其中包含逗号(,), spark默认认为这是数组类型，如果读取这种字段的话，就会报错，怎么办，那就用es.field.read.as.array.include来显式指明
spark读取es中数据的时候，partition数目取决于es中指定index的shard数目，为了获得比较高的并发读取性能，建议适当设置shard数目，为什么是适当，因为具体取决于集群规模等多种因素。
字段名的大小写问题
在hive中，字段名是_大小写不敏感_的, 但在ES中是大小写敏感的
你说，这又怎么样。 呵呵， 这意味着不做特殊处理，永远无法读出es中大写字段名的内容，你看到的将是满屏的_NULL_
这该怎么破，很简单，指定 es.mapping.names
比如在es中，字段名为DemoField, 要读出其中的内容，hive表的字义就该这样写
create external table es_demo_tbl(
demofield string)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
TBLPROPERTIES('es.nodes'='192.168.1.2,192.168.1.3', 'es.resource'='demoindex/sample',
'es.mapping.names'='demofield:DemoField')注意是先hive中的字段名，然后是es中的字段名
Elasticsearch 运维实战之集群规划
规划一个可用于生产环境的elasticsearch集群。
集群节点划分
整个集群的节点分为以下三种主要类型
- Master nodes -- 负责维护集群状态，不保存index数据， 硬件要求： 一般性的机器就可以，给es进程分配16g内存
- Data Nodes -- 只保存index的数据，不被选举为Master nodes 硬件要求: 配置要求越高越好，使用大硬盘，有条件可以上SSD硬盘
- Client Nodes -- 主要用于负载均衡，不被选举为Master node, 也不保存index数据 硬件要求: 24核CPU, 64G内存或更高
一个合理的集群应该包含三个master nodes, 1到多个data nodes, 最少一个client node
安装与配置
通用配置，以centos为例，使用rpm安装包
sudo rpm -ivh elasticsearch-version.rpm
sudo chkconfig --add elasticsearch修改/etc/sysconfig/elasticsearch, 修改ES_HEAP_SIZE和JAVA_OPTS的内容，注意elasticsearch建议使用的最大内存是32G，
ES_HEAP_SIZE=32g
JAVA_OPTS="-Xms32g"修改/etc/security/limits.conf, 添加如下内容
* hard memlock unlimited
* soft memlock unlimited/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 内容配置
- master节点
node.master: true
node.data: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["master1","master2","master3"]
network.host: ${HOSTNAME}- data节点
node.master: false
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["master1","master2","master3"]
network.host: ${HOSTNAME}如果为elasticsearch配置了多块硬盘，可以修改 DATA_DIR 的值，多个目录使用逗号(,)分开
- client节点
node.master: false
node.data: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["master1","master2","master3"]
network.host: ${HOSTNAME}启动elasticsearch
sudo service elasticsearch start需要注意的是elasticsearch在centos中使用service elasticsearch restart有时不能达到效果，需要分开来做
sudo kill -9 `pgrep -f elasticsearch`
sudo service elasticsearch startnginx反向代理
为了记录针对集群的查询内容，建议使用nginx来做反向代理，nginx安装在client node上，conf.d/default.conf 最简单的配置如下
upstream elasticsearch {
server 127.0.0.1:9200;
}
server {
gzip on;
access_log /var/log/nginx/access.log combined;
listen 80 default_server;
server_name _;
#charset koi8-r;
#access_log logs/host.access.log main;
# Load configuration files for the default server block.
include /etc/nginx/default.d/*.conf;
location / {
root /usr/share/nginx/html;
index index.html index.htm;
proxy_set_header Host $http_host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
proxy_pass http://elasticsearch;
}
error_page 404 /404.html;
location = /404.html {
root /usr/share/nginx/html;
}
# redirect server error pages to the static page /50x.html
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root /usr/share/nginx/html;
}
}插件安装
建议安装如下插件
- kopf 兼容es 1.x, 2.x
./elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf/{branch|version}- head 兼容es 1.x
- bigdesk 兼容es 1.x
presto-elasticsearch connector
elasticsearch搜索功能强劲，就是查询语法复杂，presto提供了非常open的plugin机制，我改进了下原有的presto-elasticsearch connector，现发布于github
功能改进点
- 自动加载elasticsearch schema
- 支持分片数据加载
- predication pushdown,注意由于presto spi接口的原因，目前只支持and类型的过滤器下推，对于OR表达式不支持，不支持like类型的过滤器下推
- 避免重复加载schema
运行办法
在etc/catalog目录下添加es.properties即可，内容如下
connector.name=elasticsearch
elasticsearch-server=localhost
elasticsearch-port=9300
elasticsearch-clustername=elasticsearch_demo时间仓促，错误在所难免，欢迎批评指正。
