Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 它提供了Java，Scala和Python中的高级API以及支持通用执行图的优化引擎。Spark通常通过将数据缓存到内存中，从而为大型数据集提供快速的迭代/功能类功能。 与本文档中提到的其他库相反，Apache Spark是一种计算框架，与Map / Reduce本身无关，但它与Hadoop集成，主要针对HDFS。 elasticsearc
转载
2023-09-27 12:15:38
319阅读
# 使用 Elasticsearch (ES) 与 Apache Spark 的入门指南
在大数据处理的领域，Elasticsearch（ES）和Apache Spark是两种非常重要的技术。Elasticsearch主要用于搜索和分析数据，而Spark则是一种快速通用的集群计算系统。本文将逐步指导如何将这两者结合使用，实现数据分析和搜索功能。下面将通过一个简单的流程图和代码示例来展示整个过程。
在我当前的项目之一中，我们使用Cassandra和Spark Streaming进行了一些接近实时的分析。 Datastax的好伙伴已经建立了Cassandra和Spark的商业包装（Datastax Enterprise，又名DSE），使您可以轻松地启动并运行此堆栈。 Datastax产品不包括的一件事是一种汇总所有这些组件中的日志的方法。 集群中运行着许多进程，每个进程都会生成日志文件。
转载
2024-01-15 22:19:52
43阅读
ES-Hadoop无缝打通了ES和Hadoop两个非常优秀的框架，我们既可以把HDFS的数据导入到ES里面做分析，也可以将es数据导出到HDFS上做备份，归档，其中值得一提的是ES-Hadoop全面的支持了Spark框架，其中包括Spark，Spark Streaming，Spark SQL，此外也支持Hive，Pig，Storm，Cascading，当然还有标准的MapReduce，无论用那一
转载
2024-01-11 11:36:41
89阅读
前言Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。和人们耳熟能详的 MapReduce 一样，Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理，但 Spark 作为 MapReduce 的接任者，提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外，Spark 不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。Apache Spark 诞生于大名鼎鼎的 AMPLab（这里还诞生过 Mesos 和
转载
2023-08-12 15:24:29
132阅读
Windows窗口计算是流计算的核心，窗口将流数据切分成有限大小的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有限数据做运算。Windows are at the heart of processing infinite streams. Windows split the stream into “buckets” of finite size, over which we can
转载
2023-08-24 22:27:59
69阅读
spring官网地址Elastics earch 的官方地址： https://www.elastic.co/cn/
数据类型种类结构化数据：数据库mysql 非结构化数据：比如音频，视频等（nosql,redis,mangdb） 半结构化数据：xml，html等（redis,mangdb）数据格式Elasticsearcs是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。 ES里的 Index 可
转载
2024-07-19 07:22:53
56阅读
接着上一篇（大数据spark初识），我们继续对spark进行剖析，上一篇我们主要介绍了spark的一些基本概念和基本理论，相信大家对spark 有了一个基本的认识，今天我们更加深入的去了解一些这个大数据处理的利器，今天我们着重从以下几个方面去剖析sparkSpark 部署模式？以及优缺点Spark 任务的提交流程（基于YARN Cluster）什么是宽依赖？什么是窄依赖？spark 中 job ，
转载
2023-12-16 23:10:44
47阅读
# Spark和ES结合作用
近年来，随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始使用Spark和Elasticsearch（简称ES）来处理和分析海量数据。Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，可以提供高效的数据处理能力；而ES作为一种分布式搜索和分析引擎，可以提供高效的数据检索和分析能力。将Spark和ES结合起来，可以更好地利用两者的优势，实现更加复杂和高效的数据处理和分析任务。
#
原创
2024-05-20 06:11:48
76阅读
要将 Apache Spark 数据流发送至 ElasticSearch（ES），绝对是一个引人注目的技术挑战。Spark 是一个流行的大数据处理框架，而 ElasticSearch 则为分布式搜索和数据分析提供了强大的支持。本文将深入探讨如何高效地将 Spark 数据流转储至 ElasticSearch，包括相关的技术原理、架构解析和实际应用，同时还会探讨相关的扩展话题。
## 背景描述
在
// 写elasticsearch的代码
ds.write
.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.option("es.nodes.wan.only", "true")
.option("es.mapping.id", "_id")
.option("es.mapping.exclude", "_id")
转载
2024-04-26 11:20:41
249阅读
使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群，报错信息如下：org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es
转载
2023-12-10 11:56:23
82阅读
本文主要介绍
spark sql读写
es、structured streaming写入
es以及一些参数的配置
ES官方提供了对
spark的支持，可以直接通过
spark读写
es以下是pom依赖，具体版本可以根据自己的
es和spark版本进行选择：<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<arti
转载
2023-08-11 22:15:45
702阅读
Spark读写ES
本文主要介绍spark sql读写es、structured streaming写入es以及一些参数的配置ES官方提供了对spark的支持，可以直接通过spark读写es，具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址)。以下是pom依赖，具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择：<dependency&
转载
2023-07-18 22:29:25
706阅读
# Spark ES
Spark ES是一个将Spark与Elasticsearch集成的开源库，可以用于将Spark的数据分析和处理能力与Elasticsearch的强大搜索和查询能力结合起来。本文将介绍Spark ES的使用方式和一些示例代码，帮助读者快速上手并充分发挥它的功能。
## 什么是Spark ES？
Spark ES是一个用于将Spark与Elasticsearch集成的库。
原创
2023-10-23 06:52:54
35阅读
业务需求的升级和数据量的增长推动着技术的升级变革和创新。当下会员标签数据也正在从最初的Mysql关系型数据库迁移到ES。以满足更高数据量下业务方对查询性能和数据分析的要求。目前来看，ES能完美解决当下数量级的查询及分析聚合要求，但是ES的数据量上到十亿级别，性能还是有所退化，查询速度就显得捉襟见肘。用户是最不喜欢等待的，超过1秒的等待都是不太好的用户体验。我在以往的工作中，有过使用Hadoop全家
转载
2023-12-10 14:03:29
82阅读
Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：
（1）文件系统：LocalFS、HDFS、Hive、text、parquet、orc、json、csv
（2）数据RDBMS：m
转载
2023-10-08 12:44:49
220阅读
概念简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的模块，与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了关于数据和计算执行的结构的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。有几种与Spark SQL交互的方法，包括SQL和DataSet API，他们在计算结果时使用相同的执行引擎，而不是依赖于用来表达计算的API或编程语言
转载
2023-11-27 20:44:05
45阅读
# Spark与Elasticsearch的实时数据处理
在现代数据处理中，实时分析和搜索是大数据技术的一个重要应用场景。Apache Spark 是一个快速的通用数据处理引擎，而 Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索引擎。将这两者结合起来，我们可以实现强大的实时数据处理解决方案。本文将介绍如何使用 Spark 从数据源中获取实时数据，并将其写入 Elasticsearch
一、Spark代码处理流程1.1 代码处理详细过程 将sql语句转化为未决断的逻辑执行计划（未决断的意思就是只验证了sql语法的正确性，未验证表名列名的正确性）使用catalog验证第一步中的表名列名信息，转化为逻辑执行计划（catalog描述了数据集的属性和数据集的位置）接着对我们的sql语法进行优化，得到优化后的逻辑执行计划优化后的逻辑执行计划转化为物理执行计划根据合适CBO（代价选
转载
2024-09-30 21:10:12
42阅读
