使用 ES-Hadoop 将 Spark Streaming 流数据写入 ES

Elasticsearch | 作者 rochy | 发布于2019年01月06日 | | 阅读数:201

本文将详细介绍利用 ES-Hadoop 将 Spark 处理的数据写入到 ES 中。

一、开发环境

1、组件版本

  • CDH 集群版本:6.0.1
  • Spark 版本:2.2.0
  • Kafka 版本:1.0.1
  • ES 版本:6.5.1

2、Maven 依赖

<!-- scala -->
<dependency>
  <groupId>org.scala-lang</groupId>
  <artifactId>scala-library</artifactId>
  <version>2.11.8</version>
</dependency>

<!-- spark 基础依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.2.0</version>
</dependency>

<!-- spark-streaming 相关依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
  <version>2.2.0</version>
</dependency>

<!-- spark-streaming-kafka 相关依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
  <version>2.2.0</version>
</dependency>

<!-- zookeeper 相关依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
  <artifactId>zookeeper</artifactId>
  <version>3.4.5-cdh6.0.1</version>
</dependency>

<!-- Spark-ES 相关依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-spark-20_2.11</artifactId>
    <version>6.5.4</version>
</dependency>

<!-- Spark-ES 依赖的 HTTP 传输组件 -->
<dependency>
    <groupId>commons-httpclient</groupId>
    <artifactId>commons-httpclient</artifactId>
    <version>3.1</version>
</dependency>

3、注意事项

如果使用 CDH 版本的 Spark,则在调试及实际部署运行的时候会出现下面的错误:

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.httpclient.protocol.Protocol

很显然是缺少 httpclient 相关依赖造成的,对比开源版本与 CDH 版本的 Spark,发现开源版本多出了 commons-httpclient-3.1.jar,因此上述 Maven 的 pom 文件添加上对其依赖即可。

二、ES-Hadoop

1、简介

ES-Hadoop 实现了 Hadoop 生态(Hive、Spark、Pig、Storm 等)与 ElasticSearch 之间的数据交互,借助该组件可以将 Hadoop 生态的数据写入到 ES 中,然后借助 ES 对数据快速进行搜索、过滤、聚合等分析,进一步可以通过 Kibana 来实现数据的可视化。

同时,也可以借助 ES 作为数据存储层(类似数仓的 Stage 层或者 ODS 层),然后借助 Hadoop 生态的数据处理工具(Hive、MR、Spark 等)将处理后的数据写入到 HDFS 中。

使用 ES 做为原始数据的存储层,可以很好的进行数据去重、数据质量分析,还可以提供一些即时的数据服务,例如趋势展示、汇总分析等。

对 Hadoop 数据进行交互分析

2、组成

ES-Hadoop 是一个整合性质的组件,它封装了 Hadoop 生态的多种组件与 ES 交互的 API,如果你只需要部分功能,可以使用细分的组件:

  • elasticsearch-hadoop-mr
  • elasticsearch-hadoop-hive
  • elasticsearch-hadoop-pig
  • elasticsearch-spark-20_2.10
  • elasticsearch-hadoop-cascading
  • elasticsearch-storm

三、elasticsearch-spark

1、配置

es-hadoop 核心是通过 es 提供的 restful 接口来进行数据交互,下面是几个重要配置项,更多配置信息请参阅官方说明

  • es.nodes:需要连接的 es 节点(不需要配置全部节点,默认会自动发现其他可用节点);
  • es.port:节点 http 通讯端口;
  • es.nodes.discovery:默认为 true,表示自动发现集群可用节点;
  • es.nodes.wan.only:默认为 false,设置为 true 之后,会关闭节点的自动 discovery,只使用 es.nodes 声明的节点进行数据读写操作;如果你需要通过域名进行数据访问,则设置该选项为 true,否则请务必设置为 false;
  • es.index.auto.create:是否自动创建不存在的索引,默认为 true;
  • es.net.http.auth.user:Basic 认证的用户名;
  • es.net.http.auth.pass:Basic 认证的密码。
val conf = new SparkConf().setIfMissing("spark.app.name","rt-data-loader").setIfMissing("spark.master", "local[5]")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES, esNodes)
conf.set(ConfigurationOptions.ES_PORT, esPort)
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES_WAN_ONLY, "true")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_INDEX_AUTO_CREATE, "true")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES_DISCOVERY, "false")
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NET_HTTP_AUTH_USER, esUser)
conf.set(ConfigurationOptions.ES_NET_HTTP_AUTH_PASS, esPwd)
conf.set("es.write.rest.error.handlers", "ignoreConflict")
conf.set("es.write.rest.error.handler.ignoreConflict", "com.jointsky.bigdata.handler.IgnoreConflictsHandler")

特别需要注意的配置项为 es.nodes.wan.only,由于在云服务器环境中,配置文件使用的一般为内网地址,而本地调试的时候一般使用外网地址,这样将 es.nodes 配置为外网地址后,最后会出现节点找不到的问题(由于会使用节点配置的内网地址去进行连接):

org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopIllegalArgumentException: No data nodes with HTTP-enabled available; 
node discovery is disabled and none of nodes specified fit the criterion [xxx.xx.x.xx:9200]

此时将 es.nodes.wan.only 设置为 true 即可。推荐开发测试时使用域名,集群部署的时候将该选项置为 false

2、屏蔽写入冲突

如果数据存在重复,写入 ES 时往往会出现数据写入冲突的错误,此时有两种解决方法。

方法一:设置 es.write.operation 为 upsert,这样达到的效果为如果存在则更新,不存在则进行插入,该配置项默认值为 index。

方法二:自定义冲突处理类,类似上述配置中设置了自定义的 error.handlers,通过自定义类来处理相关错误,例如忽略冲突等:

public class IgnoreConflictsHandler extends BulkWriteErrorHandler {
    public HandlerResult onError(BulkWriteFailure entry, DelayableErrorCollector<byte[]> collector) throws Exception {
        if (entry.getResponseCode() == 409) {
            StaticLog.warn("Encountered conflict response. Ignoring old data.");
            return HandlerResult.HANDLED;
        }
        return collector.pass("Not a conflict response code.");
    }
}

方法二可以屏蔽写入版本比预期的小之类的版本冲突问题。

3、RDD 写入 ES

EsSpark 提供了两种主要方法来实现数据写入:

  • saveToEs :RDD 内容为 Seq[Map],即一个 Map 对象集合,每个 Map 对应一个文档;
  • saveJsonToEs:RDD 内容为 Seq[String],即一个 String 集合,每个 String 是一个 JSON 字符串,代表一条记录(对应 ES 的 _source)。

数据写入可以指定很多配置信息,例如:

  • es.resource:设置写入的索引和类型,索引和类型名均支持动态变量
  • es.mapping.id:设置文档 _id 对应的字段名;
  • es.mapping.exclude:设置写入时忽略的字段,支持通配符。
val itemRdd = rdd.flatMap(line => {
    val topic = line.topic()
    println("正在处理:" + topic + " - " + line.partition() + " : " + line.offset())
    val jsonArray = JSON.parseArray(line.value()).toJavaList(classOf[JSONObject]).asScala
    val resultMap = jsonArray.map(jsonObj =>{
      var tmpId = "xxx"
      var tmpIndex = "xxxxxx"
      jsonObj.put("myTmpId", tmpId)
      jsonObj.put("myTmpIndex", tmpIndex)
      jsonObj.getInnerMap
    })
    resultMap
})
val mapConf = Map(
    ("es.resource" , "{myTmpIndex}/doc"),
    ("es.write.operation" , "upsert"),
    ("es.mapping.id" , "myTmpId"),
    ("es.mapping.exclude" , "myTmp*")
)
EsSpark.saveToEs(itemRdd, mapConf)

es.mapping.exclude 只支持 RDD 为 Map 集合(saveToEs),当为 Json 字符串集合时(saveJsonToEs)会提示不支持的错误信息;这个配置项非常有用,例如 myTmpId 作为文档 id,因此没有必要重复存储到 _source 里面了,可以配置到这个配置项,将其从 _source 中排除。


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4 个评论

@rochy ES-Hadoop支持将es里面的数据可以写入到hdfs,然后通过hive查询吗?
rochy

rochy 回复 shjdwxy

当然支持的,其实 ES 可以直接映射到 Hive 表,不需要在写到 HDFS 了
shjdwxy

shjdwxy 回复 rochy

我们是日志场景,es不太适合做日志长时间保存,我们需要把长时间保存的日志(大于一个月)的日志转存到hdfs上面,然后通过hive查询,看了下文档,还是不太清楚怎么把es里面的数据写入hdfs。 目前我们的办法是双写,日志同时写es和hdfs
rochy

rochy 回复 shjdwxy

文章并没有写如何写入到HDFS;可以添加Hive映射,然后用Hive管理数据的导出

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