本文将介绍如何通过Hive来读取ElasticSearch中的数据,然后我们可以像操作其他正常Hive表一样,使用Hive来直接操作ElasticSearch中的数据,将极大的方便开发人员.本文使用的各组件版本分别为 Hive0.12.Hadoop-2.2.0.ElasticSearch 2.3.4. 我们先来看看ElasticSearch中相关表的mapping: {     "user": {         "properties": {           

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

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&

hive 操作elasticsearch 一,从hive 表格向elasticsearch 导入数据 1,首先,创建elasticsearch 索引,索引如下 curl -XPUT '10.81.179.209:9200/zebra_info_demo?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings": { "number_of_shards":5, "number_of_replic

情况描述 解决方法 方法一:Shade and relocate 简介 Shade Elasticsearch 引入shade ES jar 方法二:修改集群Job配置策略(未实验) 情况描述 使用JDBC从Hive中抽取数据,所以maven项目中有hive依赖库: 数据导入Elasticsearch,版本2.3.1其中guava库为18以上的版本 hive与ES的guava版本冲突 现象:java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.util.c

1.创建hbase jar包到hive lib目录软连接 hive需要jar包: hive-hbase-handler-0.13.1-cdh5.3.6.jar zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.jar guava-12.0.1.jar                  --删除hive下低版本jar包,cp hbase中的到hive/lib/下(即需要注意jar包版本) ln -s /opt/cdh-5.3.6/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-se

主要内容: 通过JavaAPI和Shell命令两种方式操作ES集群 集群环境: 两个 1,未配置集群名称的单节点(模拟学习测试环境); 2,两个节点的集群(模拟正常生产环境). JDK8+ElasticSearch5.1.2(大版本一致即可) Shell命令: 首先存入一条数据 curl -X PUT localhost:9200/website/blog/1 -d '{ "name":"51nenli" }' 未配置集群名称的单节点(模拟学习测试环境) curl

–master spark://10.8.2.100:7077 –jars /usr/local/spark-1.5.2/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

一.环境介绍: elasticsearch:2.3.1 hive:0.12 二.环境搭建 2.1 首先获取elasticsearc-hadoop的jar包 链接地址:http://jcenter.bintray.com/org/elasticsearch/elasticsearch-hadoop/2.3.1/elasticsearch-hadoop-2.3.1.jar,下载即可.需要说明的是你的elasticsearch什么版本,那么elasticsearch-hadoop的jar包就什么版本,

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关

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

在hive classpath中添加elasticsearch-hadoop.jar,以下方法任一种均可: 1.启动hiveserver2 前,在hive-site.xml文件中更改hive.aux.jars.path属性值 <property> <name>hive.reloadable.aux.jars.path</name> <value>/path/elasticsearch-hadoop.jar</value> <descript

(一)Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库,可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据,并根据分析的结果,来干一些其他的事情,如报表统计查询等. Solr作为高性能的搜索服务器,能够提供快速,强大的全文检索功能. (二)为什么需要hive集成solr? 有时候,我们需要将hive的分析完的结果,存储到solr里面进行全文检索服务,比如以前我们有个业务,对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询,因为里面涉及到搜索关

1.Hive完整建表 1 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name( 2 [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 3 ) 4 [COMMENT table_comment] 5 [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 6 [CLUSTERED BY (col_name, col_name,