Python如何把Spark数据写入ElasticSearch

Python如何把Spark数据写入ElasticSearch

这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。

实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。

如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。

下载完成后，放在本地目录，以下面命令方式启动pyspark:

pyspark --jars elasticsearch-hadoop-6.4.1.jar

如果你想pyspark使用Python3，请设置环境变量：

export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3
理解如何写入ES的关键是要明白，ES是一个JSON格式的数据库，它有一个必须的要求。数据格式必须采用以下格式

{ "id: { the rest of your json}}

往下会展示如何转换成这种格式。

解析Apache日志文件
我们将Apache的日志文件读入，构建Spark RDD。然后我们写一个parse()函数用正则表达式处理每条日志，提取我们需要的字

rdd = sc.textFile("/home/ubuntu/walker/apache_logs")
regex='^(S+) (S+) (S+) [([w:/]+s[+-]d{4})] "(S+)s?(S+)?s?(S+)?" (d{3}|-) (d+|-)s?"?([^"]*)"?s?"?([^"]*)?"?$'

p=re.compile(regex)
def parse(str):
  s=p.match(str)
  d = {}
  d['ip']=s.group(1)
  d['date']=s.group(4)
  d['operation']=s.group(5)
  d['uri']=s.group(6)
  return d

换句话说，我们刚开始从日志文件读入RDD的数据类似如下：

['83.149.9.216 - - [17/May/2015:10:05:03 +0000] "GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png HTTP/1.1" 200 203023 "http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36"']

然后我们使用map函数转换每条记录：

rdd2 = rdd.map(parse)

rdd2.take(1)

[{'date': '17/May/2015:10:05:03 +0000', 'ip': '83.149.9.216', 'operation': 'GET', 'uri': '/presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png'}]

现在看起来像JSON，但并不是JSON字符串，我们需要使用json.dumps将dict对象转换。

我们同时增加一个doc_id字段作为整个JSON的ID。在配置ES中我们增加如下配置“es.mapping.id”: “doc_id”告诉ES我们将这个字段作为ID。

这里我们使用SHA算法，将这个JSON字符串作为参数，得到一个唯一ID。
计算结果类似如下，可以看到ID是一个很长的SHA数值。

rdd3.take(1)

[('a5b086b04e1cc45fb4a19e2a641bf99ea3a378599ef62ba12563b75c', '{"date": "17/May/2015:10:05:03 +0000", "ip": "83.149.9.216", "operation": "GET", "doc_id": "a5b086b04e1cc45fb4a19e2a641bf99ea3a378599ef62ba12563b75c", "uri": "/presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png"}')]

现在我们需要制定ES配置，比较重要的两项是：

• “es.resource” : ‘walker/apache': "walker"是索引，apache是类型，两者一般合称索引
• “es.mapping.id”: “doc_id”： 告诉ES那个字段作为整个文档的ID，也就是查询结果中的_id
  

其他的配置自己去探索。

然后我们使用saveAsNewAPIHadoopFile()将RDD写入到ES。这部分代码对于所有的ES都是一样的，比较固定，不需要理解每一个细节

es_write_conf = {
    "es.nodes" : "localhost",
    "es.port" : "9200",
    "es.resource" : 'walker/apache',
    "es.input.json": "yes",
    "es.mapping.id": "doc_id"
  }
    
rdd3.saveAsNewAPIHadoopFile(
    path='-',
   outputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat",    keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
    valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.linkedMapWritable",
    conf=es_write_conf)

rdd3 = rdd2.map(addID)

def addId(data):
  j=json.dumps(data).encode('ascii', 'ignore')
  data['doc_id'] = hashlib.sha224(j).hexdigest()
  return (data['doc_id'], json.dumps(data))

最后我们可以使用curl进行查询

curl http://localhost:9200s/walker/apache/_search?pretty=true&?q=*
{
    "_index" : "walker",
    "_type" : "apache",
    "_id" : "227e977849bfd5f8d1fca69b04f7a766560745c6cb3712c106d590c2",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
     "date" : "17/May/2015:10:05:32 +0000",
     "ip" : "91.177.205.119",
     "operation" : "GET",
     "doc_id" : "227e977849bfd5f8d1fca69b04f7a766560745c6cb3712c106d590c2",
     "uri" : "/favicon.ico"
    }

如下是所有代码：

import json
import hashlib
import re

def addId(data):
  j=json.dumps(data).encode('ascii', 'ignore')
  data['doc_id'] = hashlib.sha224(j).hexdigest()
  return (data['doc_id'], json.dumps(data))

def parse(str):
  s=p.match(str)
  d = {}
  d['ip']=s.group(1)
  d['date']=s.group(4)
  d['operation']=s.group(5)
  d['uri']=s.group(6)
  return d  

regex='^(S+) (S+) (S+) [([w:/]+s[+-]d{4})] "(S+)s?(S+)?s?(S+)?" (d{3}|-) (d+|-)s?"?([^"]*)"?s?"?([^"]*)?"?$'

p=re.compile(regex)

rdd = sc.textFile("/home/ubuntu/walker/apache_logs")

rdd2 = rdd.map(parse)

rdd3 = rdd2.map(addID)

es_write_conf = {
    "es.nodes" : "localhost",
    "es.port" : "9200",
    "es.resource" : 'walker/apache',
    "es.input.json": "yes",
    "es.mapping.id": "doc_id"
  }
   
rdd3.saveAsNewAPIHadoopFile(
    path='-',
   outputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat",    keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
    valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.linkedMapWritable",
    conf=es_write_conf)

也可以这么封装，其实原理是一样的

import hashlib
import json
from pyspark import Sparkcontext

def make_md5(line):
  md5_obj=hashlib.md5()
  md5_obj.encode(line)
  return md5_obj.hexdigest()

def parse(line):
  dic={}
  l = line.split('t')
  doc_id=make_md5(line)
  dic['name']=l[1]
  dic['age'] =l[2]
  dic['doc_id']=doc_id
  return dic  #记得这边返回的是字典类型的，在写入es之前要记得dumps

def saveData2es(pdd, es_host, port,index, index_type, key):
  """
  把saprk的运行结果写入es
  :param pdd: 一个rdd类型的数据
  :param es_host: 要写es的ip
  :param index: 要写入数据的索引
  :param index_type: 索引的类型
  :param key: 指定文档的id，就是要以文档的那个字段作为_id
  :return:
  """
  #实例es客户端记得单例模式
  if es.exist.index(index):
    es.index.create(index, 'spo')
  es_write_conf = {
    "es.nodes": es_host,
    "es.port": port,
    "es.resource": index/index_type,
    "es.input.json": "yes",
    "es.mapping.id": key
  }

  (pdd.map(lambda _dic: ('', json.dumps(_dic))))  #这百年是为把这个数据构造成元组格式，如果传进来的_dic是字典则需要jdumps，如果传进来之前就已经dumps，这便就不需要dumps了
  .saveAsNewAPIHadoopFile(
    path='-',
    outputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat", keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
    valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.linkedMapWritable",
    conf=es_write_conf)
  )
if __name__ == '__main__':
  #实例化sp对象
  sc=Sparkcontext()
  #文件中的呢内容一行一行用sc的读取出来
  json_text=sc.textFile('./1.txt')
  #进行转换
  json_data=json_text.map(lambda line:parse(line))

  saveData2es(json_data,'127.0.01','9200','index_test','index_type','doc_id')

  sc.stop()

看到了把，面那个例子在写入es之前加了一个id，返回一个元组格式的，现在这个封装指定_id就会比较灵活了

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持考高分网。