使用spark访问elasticsearch的数据,前提是spark能访问hive,hive能访问es http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50445832 1.配置 cp elasticsearch-hadoop-2.1.1/dist/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar /usr/local/spark-1.5.2/lib/ 2.修改配置文件/usr/local/spark/conf/hive-site.…

使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jars.path=/usr/local/hive-1.2.1/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar 或者配置: hive-site.xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value&…

def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DecisionTree1").setMaster("local[2]") sparkConf.set("es.index.auto.create", "true") sparkConf.set("es.nodes", "10.3.…

Spark 整合ElasticSearch 因为做资料搜索用到了ElasticSearch,最近又了解一下 Spark ML,先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例.(spark 读取ElasticSearch中数据) 环境:IDEA2016,JDK8,windows10,安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7,使用mvn package 将程序打成jar包,采用spark-submit提交给spar…

摘要:脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响.因此,我们需要探索一种方法,能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性. 概述 Spark与Elasticsearch(es)的结合,是近年来大数据解决方案很火热的一个话题.一个是出色的分布式计算引擎,另一个是出色的搜索引擎.近年来,越来越多的成熟方案落地到行业产品中,包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台. 目前,华为云数据湖探索(DLI)服务已全面支持Spark/Flink跨源访问Elastics…

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s…

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文…

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

Elasticseach目前作为查询搜索平台,的确非常实用方便.我们今天在这里要讨论的是如何做数据备份和type删除.我的ES的版本是2.4.1. ES的备份,可不像MySQL的mysqldump这么方便,需要一个插件进行数据的导出和导入进行备份和恢复操作.这里要说的插件是elasticdump. elasticdump的安装: [root@localhost ~]# yum install elasticdump 已加载插件:fastestmirror, product-id, subscri…