spark读写Sequoiadb

本文详细介绍了使用Spark读取和写入Sequoiadb数据的方法,包括配置及示例代码,帮助开发者掌握这两项关键技能。

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spark如何读写Sequoiadb,最近被客户问多了,这个记录下。

 

Spark读Sequoiadb数据:

package marketing

import com.sequoiadb.hadoop.io.BSONWritable
import com.sequoiadb.hadoop.mapreduce.SequoiadbInputFormat
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

/**
  * Created by joy on 2015/12/15.
  */
object Read extends App {
    val conf = new SparkConf().setAppName("cgbdata").
      setMaster("local").registerKryoClasses(Array(classOf[BSONWritable]))

    val sc = new SparkContext(conf)
    val hadoopConfig = new Configuration()
    hadoopConfig.set("sequoiadb.input.url","master:11810,slave1:11810,slave2:11810")
    hadoopConfig.set("sequoiadb.in.collectionspace","default")
    hadoopConfig.set("sequoiadb.in.collection","bar")
    val sdbRDD = sc.newAPIHadoopRDD[Object,BSONWritable,SequoiadbInputFormat](hadoopConfig,classOf[SequoiadbInputFormat],classOf[Object], classOf[BSONWritable])
    sdbRDD.map(_._2.getBson).collect.map(println)
    sc.stop()
}

 

Spark写Sequoiadb

package marketing

import com.sequoiadb.hadoop.io.BSONWritable
import com.sequoiadb.hadoop.mapreduce.SequoiadbOutputFormat
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.io.{NullWritable, IntWritable}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.bson.BasicBSONObject
import org.bson.types.ObjectId

/**
 * Hello world!
 *
 */
object Save extends App {
  val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("save").registerKryoClasses(Array(classOf[BSONWritable]))
  val sc = new SparkContext(sparkconf)

  var data = sc.parallelize(List((NullWritable.get(),new BSONWritable(new BasicBSONObject("name","gaoxing")))))
  val config = new Configuration()
  config.set("sequoiadb.output.url","master:11810")
  config.set("sequoiadb.out.collectionspace","foo")
  config.set("sequoiadb.out.collection","bar")
  data.saveAsNewAPIHadoopFile("",classOf[NullWritable],classOf[BSONWritable],classOf[SequoiadbOutputFormat],config)
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/gaoxing/p/5048826.html

在使用 Spark 读写 Elasticsearch 8.x 版本数据时,可以通过 **Spark SQL** 和 **Spark Streaming** 的方式实现。Elasticsearch 提供了与 Spark 集成的工具,例如 **elasticsearch-hadoop (ES-Hadoop)**,它支持 SparkSpark Streaming 和 Spark SQL,并允许用户通过统一的 API 与 Elasticsearch 进行交互 [^3]。 ### 1. 配置 Spark 与 Elasticsearch 的连接 首先,需要确保 Spark 应用程序能够与 Elasticsearch 8.x 通信。为此,需要添加 **elasticsearch-spark-30**(适用于 Spark 3.x)或 **elasticsearch-spark-20**(适用于 Spark 2.x)依赖项到项目中。例如,在 `build.sbt` 文件中添加以下依赖: ```sbt libraryDependencies += "org.elasticsearch" %% "elasticsearch-spark-30" % "8.11.3" ``` ### 2. 读取 Elasticsearch 8.x 数据 可以使用 Spark SQL 的 DataFrame API 从 Elasticsearch 读取数据。以下是一个使用 Scala 的示例: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder .appName("ElasticsearchSparkRead") .config("spark.es.nodes", "localhost") .config("spark.es.port", "9200") .config("spark.es.net.http.auth.user", "username") .config("spark.es.net.http.auth.pass", "password") .getOrCreate() val df = spark.read .format("es") .load("index-name/_doc") // 替换为实际的索引名称 df.show() ``` 在上述代码中,`spark.es.nodes` 和 `spark.es.port` 指定了 Elasticsearch 的地址和端口,`spark.es.net.http.auth.user` 和 `spark.es.net.http.auth.pass` 用于设置身份验证信息 [^3]。 ### 3. 写入数据到 Elasticsearch 8.x 可以使用 DataFrame 的 `write` 方法将数据写入 Elasticsearch。以下是一个示例: ```scala import org.apache.spark.sql.DataFrame val data = Seq( (1, "Alice", 25), (2, "Bob", 30) ) val df: DataFrame = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age") df.write .format("es") .option("es.resource", "people/_doc") // 索引和类型 .option("es.nodes", "localhost") .option("es.port", "9200") .option("es.net.http.auth.user", "username") .option("es.net.http.auth.pass", "password") .mode("Append") .save() ``` 在此示例中,数据被写入到名为 `people` 的索引中,并使用 `Append` 模式追加数据 [^1]。 ### 4. 使用 Spark Streaming 实时读取并写入 Elasticsearch 如果需要实时处理数据流,可以使用 Spark Streaming 从数据源(如 Kafka 或文件系统)读取数据,然后将其写入 Elasticsearch。 ```scala import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName("KafkaToElasticsearch") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) lines.foreachRDD { rdd => rdd.map(line => { // 解析 JSON 数据 val json = parse(line) // 转换为 Map json.extract[Map[String, Any]] }) .saveAsNewAPIHadoopFile( "file:///tmp/es-output", classOf[Void], classOf[Map[String, Any]], classOf[EsOutputFormat], conf = new Configuration()) } ssc.start() ssc.awaitTermination() ``` 在该示例中,数据从 socket 流中读取,并通过 `saveAsNewAPIHadoopFile` 写入 Elasticsearch [^1]。 ### 5. 安全性配置 对于 Elasticsearch 8.x,建议启用安全功能,例如 TLS 加密和身份验证。可以在 Spark 配置中添加以下选项: ```scala .config("spark.es.net.ssl", "true") .config("spark.es.net.ssl.cert.allow.self.signed", "true") .config("spark.es.net.http.auth.user", "elastic") .config("spark.es.net.http.auth.pass", "your-secure-password") ``` 这些配置确保 Spark 与 Elasticsearch 之间的通信是安全的 [^3]。 ---
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