介绍

Elasticsearch作为强大的搜索引擎，Hadoop HDFS是分布式文件系统。

ES-Hadoop是一个深度集成Hadoop和ElasticSearch的项目，也是ES官方来维护的一个子项目。Elasticsearch可以将自身的Document导入到HDFS中用作备份；同时也可以将存储在HDFS上的结构化文件导入为ES中的Document，通过实现Hadoop和ES之间的输入输出，可以在Hadoop里面对ES集群的数据进行读取和写入，充分发挥Map-Reduce并行处理的优势，为Hadoop数据带来实时搜索的可能。

ES-Hadoop插件支持Map-Reduce、Cascading、Hive、Pig、Spark、Storm、yarn等组件。

ES-Hadoop整个数据流转图如下：

环境配置

Elasticsearch 5.0.2
Centos 7
elasticsearch-hadoop 5.0.2
repository-hdfs-5.0.2

Elasticsearch备份数据到HDFS

介绍

Elasticsearch副本提供了数据高可靠性，在部分节点丢失的情况下不中断服务；但是副本并不提供对灾难性故障的保护，同时在运维人员误操作情况下也不能保障数据的可恢复性。对于这种情况，我们需要对Elasticsearch集群数据的真正备份。

通过快照的方式，将Elasticsearch集群中的数据备份到HDFS上，这样数据既存在于Elasticsearch集群中，有存在于HDFS上。当ES集群出现不可恢复的故障时，可以将数据从HDFS上快速恢复。

操作步骤

下载插件 https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/repository-hdfs/repository-hdfs-5.0.2.zip 保存在/usr/local下
安装插件
cd /usr/local/es/elasticsearch-5.0.2/bin
./elasticsearch-plugin install file:///usr/local/repository-hdfs-5.0.2.zip
安装成功后需要重启Elasticsearch

备份与恢复

构建一个仓库
PUT http://192.168.10.74:9200/_snapshot/backup
{
"type": "hdfs",
"settings": {
"uri": "hdfs://192.168.10.170:9000",
"path": "/es",
"conf_location": "/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml"
}
}
备份快照
PUT http://192.168.10.74:9200/_snapshot/backup/snapshot_users?wait_for_completion=true
{
"indices": "users", //备份users的index，注意不设置这个属性，默认是备份所有index
"ignore_unavailable": true,
"include_global_state": false
}
恢复快照
POST http://192.168.10.74:9200/_snapshot/backup/snapshot_users/_restore
{
"indices": "users", //指定索引恢复，不指定就是所有
"ignore_unavailable": true, //忽略恢复时异常索引
"include_global_state": false //是否存储全局转态信息,fasle代表有一个或几个失败，不会导致整个任务失败
}

整合Spark与Elasticsearch

整体思路

数据首先存储在HDFS上，可以通过Spark SQL直接导入到ES中
Spark SQL可以直接通过建立Dataframe或者临时表连接ES，达到搜索优化、减少数据量和数据筛选的目的，此时数据只在ES内存中而不再Spark SQL中
筛选后的数据重新导入到Spark SQL中进行查询

引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-hadoop</artifactId>
    <version>5..2</version>
</dependency>

具体流程

数据在HDFS上，数据存储在HDFS的每个DataNode的block上

数据加载到Spark SQL

数据从HDFS加载到Spark SQL中，以RDD形式存储
JavaRDD<String> textFile = spark.read().textFile("hdfs://192.168.10.170:9000/csv/user.csv")
添加数据结构信息转换为新的RDD
JavaRDD<UserItem> dataSplits = textFile.map(line -> {
String records = line.toString().trim();
String record = records.substring(0,records.length() - 1).trim();
String[] parts = record.split("\\|");
UserItem u = new UserItem();
u.setName(parts[0]);
u.setAge(parts[1]);
u.setHeight(parts[2]);
return u;
});
根据新的RDD创建DataFrame
DataSet<Row> ds = spark.createDataFrame(dataSplits, UserItem.class);

由Dataset<Row>创建索引，并写入ES
JavaEsSparkSQL.saveToEs(ds, "es_spark/users");

数据在ES中建立索引

Spark SQL通过索引对ES中的数据进行查询
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("es-spark").master("local").config("es.index.auto.create", true).getOrCreate();
Map<String, String> options = new HashMap<>();
options.put("pushdown", "true");
options.put("es.nodes","192.168.10.74:9200");

Dataset<Row> df = spark.read().options(options).format("org.elasticsearch.spark.sql").load("es_spark/users");
df.createOrReplaceTempView("users");

Dataset<Row> userSet = spark.sql("SELECT name FORM users WHERE age >=10 AND age <= 20");
userSet.show();

结束

ES-Hadoop无缝打通了ES和Hadoop两个非常优秀的框架，从而让ES的强大检索性能帮助我们快速分析海量数据。

ITPub博客

ES-Hadoop打通Elasticsearch和Hadoop

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