使用eshadoop读取hdfs写入es的流程

流程图

stateDiagram
    [*] --> 开始
    开始 --> HDFS读取数据
    HDFS读取数据 --> 数据处理
    数据处理 --> ES写入数据
    ES写入数据 --> 完成
    完成 --> [*]

步骤及代码示例

  1. 配置Hadoop和ES的环境，确保能够正常访问HDFS和ES集群。

  2. 引入eshadoop相关的依赖包，以及Hadoop的依赖包（如果未集成）。

引用形式的描述信息：
首先需要在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch-hadoop</artifactId> <version>7.15.1</version> </dependency>

<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>3.3.1</version> </dependency>
  1. 创建一个Java类，用于执行HDFS读取数据和ES写入数据的操作。
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import import org.elasticsearch.spark.rdd.api.java.JavaEsSpark;

public class HdfsToEs {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkConf对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("HDFS to ES").setMaster("local");

        // 创建JavaSparkContext对象
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 从HDFS读取数据
        JavaPairRDD<String, String> hdfsData = sc.hadoopFile("hdfs://localhost:9000/input_data", 
                                                             TextInputFormat.class, 
                                                             LongWritable.class, 
                                                             Text.class)
                                               .mapToPair(pair -> new Tuple2<>(pair._1().toString(), 
                                                                               pair._2().toString()));

        // 将数据写入ES
        JavaEsSpark.saveToEs(hdfsData, "index_name/document_type");

        // 关闭JavaSparkContext对象
        sc.close();
    }
}

  1. 在代码中，需要根据实际情况修改以下参数：

    • setAppName("HDFS to ES")：设置应用的名称。
    • setMaster("local")：设置本地模式运行。
    • hdfs://localhost:9000/input_data：指定HDFS中的数据路径。
    • "index_name/document_type"：指定ES中的索引名称和文档类型。

  2. 运行程序，将数据从HDFS读取并写入ES。

总结

本文通过表格展示了整个流程的步骤，并提供了相应的代码示例。通过使用eshadoop库，我们可以方便地实现从HDFS读取数据并写入ES的功能。希望本文对刚入行的小白能够有所帮助。