ES学习--自定义Mapping的设置和常见参数介绍

本文详细介绍ElasticSearch中自定义Mapping的方法与实践,包括如何避免自动映射带来的问题,如字段类型推断不准确及默认构建倒排索引等。文章深入探讨了自定义Mapping的常见参数,如index、null_value、copy_to,以及如何处理字段数组表示,为读者提供全面的自定义Mapping指南。

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ES学习--自定义Mapping的设置和常见参数介绍

 

通常索引的 Mapping 结构可以在创建索引时由 ElasticSearch 帮我们自动构建,字段类型由 ElasticSearch 自动推断,但这样做有一些问题,比如字段类型推断不准确默认所有字段都会构建倒排索引等,自定义Mapping就可以解决上述这些问题,本篇经验就分享一下如何构建自定义Mapping以及相关的常用参数。

工具/原料

  • ElasticSearch, Kibana

方法/步骤

  1. 为索引自定义Mapping

    语法结构为:

    PUT 索引名称

    {

        "mapping" : {

            properites : {

                   "字段1名称" : {

                          "type" : "指定类型",

                          其他参数

                   }

                   其他字段定义...           

            }

        }

    }

    最佳实践:我们可以完全参考手册编写 Mapping ,但不建议这样做,容易出错,调试也麻烦,可以通过创建一个测试索引并插入测试文档,然后查看ElasticSearch为这个索引自动创建的Mapping,基于这个Mapping进行修改来构建我们自己的 Mapping。

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  2. 自定义Mapping常用参数--index

    自定义的Mapping和自动生成的Mapping一样,默认会为所有字段构建倒排索引,即所有字段均可以作为搜索条件进行搜索,但有时我们希望有些字段不能够被搜索,比如手机号,通过将索引中字段定义部分的 index 参数设置为 false (默认为true),即可达到这种效果。

    将部分字段设置为不可搜索,一是可以阻止一些恶意的搜索,二是可以节省一些存储空间(倒排索引占据的空间)。

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  3. 自定义Mapping常用参数--null_value

    对于文档中值为 null 的字段(注意不设置该字段的值不代表其为null),无法直接指定null来搜索,可以通过在 mapping 中为该字段指定 null_value 属性的值(null的替代值),在搜索该字段为null的文档时,使用替代值即可。

    注意,文本类型或者数值类型的字段无法使用 null_value 属性,keyword类型(不分词)和date类型字段可以使用该属性。

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  4. 自定义Mapping常用参数--copy_to

    通过在字段中使用这个属性,可以将多个字段的值拷贝到另一个字段中(该字段最终也会被进行分词处理)。

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  5. 索引字段的数组表示

    在 ElasticSearch 中,对于字段数据类型,是不存在数组这个概念的,也就是说对一个给定一个类型的字段(比如text,integer等),其可以保存单个该类型的值也可以保存该类型的一个值数组

    ES学习--自定义Mapping的设置和常见参数介绍

<think>好的,我需要帮助用户了解如何将Elasticsearch中的object类型字段映射到Spark SQL。首先,我需要回顾一下Elasticsearch的mapping结构以及Spark SQL如何处理这些结构。 Elasticsearch中的object类型通常用于嵌套的JSON对象,例如一个包含多个子字段的对象。在Spark SQL中,当读取这样的数据时,默认情况下,这些嵌套对象可能会被映射为结构类型(StructType)。例如,如果有一个字段user,类型是object,包含nameage子字段,Spark应该将其转换为StructType,包含nameage的列。 接下来,我需要考虑用户可能遇到的问题。例如,如果Elasticsearch中的字段是动态生成的,或者结构比较复杂,是否会导致Spark无法正确识别?此外,用户可能需要自定义映射,比如指定某些字段的数据类型,或者处理多层嵌套的情况。 根据引用的资料,特别是Elasticsearch Hadoop的官方文档,配置项es.read.field.as.array.includees.mapping.date.rich可能相关。例如,如果某个object字段实际上应该被当作数组处理,可能需要通过es.read.field.as.array.include来指定。此外,日期类型的格式化可能需要特别处理。 另外,用户可能需要显式定义Spark的schema,尤其是在Elasticsearch的映射不明确或动态的情况下。使用StructTypeStructField来明确指定字段类型可以避免自动推断带来的问题。 还需要考虑如何处理嵌套的object类型,可能需要使用explode函数或者直接访问嵌套字段。例如,使用df.select("user.name")来获取嵌套字段的值。如果存在多层嵌套,可能需要多次展开。 此外,性能优化方面,比如设置es.batch.size.refreshes.batch.size.entries,可能会影响读取数据的效率,尤其是在处理大量嵌套数据时。 最后,应该提醒用户注意数据类型不匹配的问题,例如Elasticsearch中的某些字段可能被动态映射为不同的类型,导致Spark读取时出错。建议在读取前检查Elasticsearch的mapping,并在Spark中显式定义schema以避免此类问题。</think>要将Elasticsearch中的`object`类型字段映射到Spark SQL,需理解Elasticsearch的映射规则与Spark SQL的数据类型转换机制。以下是具体步骤注意事项: --- ### 1. **Elasticsearch的`object`类型与Spark SQL的对应关系** Elasticsearch的`object`类型表示嵌套的JSON对象,例如: ```json { "user": { "name": "Alice", "age": 30 } } ``` 在Spark SQL中,默认会将`object`类型映射为`StructType`,其子字段(如`name``age`)会被转换为`StructField`。生成的Spark DataFrame结构如下: ``` root |-- user: struct (nullable = true) | |-- name: string (nullable = true) | |-- age: long (nullable = true) ``` --- ### 2. **显式指定Schema(推荐)** 若Elasticsearch的动态映射导致字段类型不一致,建议在Spark中显式定义Schema: ```scala import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType( Seq( StructField("user", StructType(Seq( StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType) ))) ) ) val df = spark.read .format("org.elasticsearch.spark.sql") .option("es.resource", "index_name") .schema(schema) // 指定Schema .load() ``` 通过明确数据类型,可避免自动推断的潜在问题[^1]。 --- ### 3. **处理多层嵌套`object`** 若字段包含多层嵌套(例如`user.address.city`),Spark会自动展开为多级`StructType`。可通过`select`直接访问嵌套字段: ```scala df.select("user.address.city").show() ``` --- ### 4. **配置映射参数** 通过Elasticsearch Hadoop的配置参数调整映射行为: - **`es.read.field.as.array.include`** 指定某些`object`字段应解析为数组而非`StructType`。例如,若`tags`字段实际为数组: ```scala .option("es.read.field.as.array.include", "tags") ``` - **`es.mapping.date.rich`** 控制日期字段是否转换为`java.util.Date`(默认`false`,返回字符串)[^2]: ```scala .option("es.mapping.date.rich", "true") ``` --- ### 5. **性能优化建议** - **批量读取配置** 调整批量参数以提升读取效率: ```scala .option("es.batch.size.refresh", "1000") .option("es.batch.size.entries", "10000") ``` - **仅读取必要字段** 通过`es.read.field.include`减少数据传输量: ```scala .option("es.read.field.include", "user.name,user.age") ``` --- ### 6. **常见问题** - **类型冲突** 若Elasticsearch中同一字段存在不同类型(如`age`有时为`long`有时为`string`),Spark可能抛出异常。需在Elasticsearch中统一字段类型或使用`schema`强制转换。 - **动态映射限制** 动态生成的`object`字段可能未被Spark识别。建议在Elasticsearch中预定义映射或使用显式Schema[^3]。 ---
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