用es作为数据源，sparksql做count查询速度问题

Elasticsearch | 作者 appleseeds | 发布于2016年12月07日 | 阅读数：15564

用sparksql查询16G，1亿条数据的单节点es数据源。比如select count(*) from pruduct这样的语句。3台spark的集群，用了20分钟，怎么才能提高查询速度呢？spark能否集成elasticsearch-sql来提高速度

4 个回复

ancestor - 屌丝

赞同来自: easesstone

如果是单纯要拿个count数，执行下面这个DSL，然后自己取下hits.total,岂不更快

{
"from": 0,
"size": 1
}

y676360

赞同来自: easesstone

spark是内存计算，需要把待查询的数据放入内存中，select count(*) 应该会将es中所有的数据加载到spark executor内存，而es的吞吐很一般，因此会比较慢。建议select count(1) 或者某一个确定的窄字段试试。
我们使用过早期的es-hadoop，觉得吞吐真的问题很大，spark 与 es放一起太不协调啦。。。。

ilangge

select count(*) from pruduct
简单优化下就行：
select count(1） from pruduct

在这个地址：http://www.nlpcn.org:9999/web/#
测试下：
select count(_id) from pruduct
转化为查询脚本为：

{

	"from": 0,

	"size": 0,

	"_source": {

		"includes": [

			"COUNT"

		],

		"excludes": []

	},

	"aggregations": {

		"COUNT(_id)": {

			"value_count": {

				"field": "_id"

			}

		}

	}

}

肯定速度很快的。要20分钟，写法的问题，自己找找sparksql生成的es scrip是什么，找找原因。

查询脚本本身不难，多了解下有好处。

medcl - 今晚打老虎。

最快求count要数count接口啦： https://www.elastic.co/guide/e ... .html

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