Spark集成ES开发

ZOFIV • 2025-04-28 13:17 • 编程

本文将介绍如何使用Spark集成ES进行数据开发和分析。

一、系统概述

Spark是一个基于内存的分布式计算系统，可以快速地处理大量数据。而ES（ElasticSearch）则是一个基于Lucene搜索引擎的分布式文档存储系统，广泛应用于各种类型的数据存储和检索场景。将Spark和ES集成，可以快速地进行数据处理和查询操作。

二、Spark集成ES的架构

Spark集成ES的架构如下图所示：

      +---------+   +----------+
      |         |   |          |
      |  Spark  +---+  ES Node |
      |         |   |          |
      +---------+   +----------+

Spark和ES通过网络通信，Spark作为计算节点，负责对数据进行处理和分析；而ES作为数据存储节点，提供数据存储和查询服务。

三、Spark集成ES的开发流程

1、下载和安装ES

从ES官网（https://www.elastic.co/）下载最新版本的ES，解压压缩包，运行bin目录下的elasticsearch.bat启动ES。

2、添加依赖库

在Spark项目中添加以下依赖库：

<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-spark-20_2.11</artifactId>
  <version>5.5.1</version>
</dependency>

3、创建SparkSession

创建SparkSession:

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkWithES").master("local").getOrCreate()

4、读取ES中的数据

使用Spark读取ES中的数据：

val esOptions = Map("es.nodes" -> "localhost", "es.port" -> "9200", "es.index.auto.create" -> "true")
val esData = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(esOptions).load("spark/data_index")
esData.show()

5、将数据保存到ES中

将数据保存到ES中：

val esOptions = Map("es.nodes" -> "localhost", "es.port" -> "9200", "es.index.auto.create" -> "true")
val data = Seq((1, "data1"), (2, "data2"), (3, "data3"), (4, "data4"), (5, "data5"))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "data")
df.write.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(esOptions).mode("append").save("spark/data_index")

6、进行数据处理和分析

使用Spark进行数据处理和分析：

val esOptions = Map("es.nodes" -> "localhost", "es.port" -> "9200", "es.index.auto.create" -> "true")
val esData = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(esOptions).load("spark/data_index")
val result = esData.groupBy("data").count()
result.show()

四、总结

通过Spark集成ES，我们可以快速地进行数据处理和分析。Spark作为计算节点，负责对数据进行处理和分析；而ES作为数据存储节点，提供数据存储和查询服务。我们可以使用Spark读取ES中的数据，将数据保存到ES中，进行数据处理和分析，并将结果写入ES。该架构可以广泛应用于各种类型的数据存储和检索场景。

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