本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

spark-submit提交spark任务的具体参数配置说明 1.spark提交任务常见的两种模式 2.提交任务时的几个重要参数 3.参数说明 3.1 executor_cores*num_executors 3.2 executor_cores 3.3 executor_memory 3.4 driver-memory 1.spark提交任务常见的两种模式 local[k]:本地使用k个worker线程运行saprk程序.这种模式适合小批量数据在本地调试代码用.(若使用本地的文件,需要在前面加

1.安装Elasticsearch数据库 PS:在此之前需首先安装Java SE环境 下载elasticsearch-6.5.2版本,进入/elasticsearch-6.5.2/bin目录,双击执行elasticsearch.bat 打开浏览器输入http://localhost:9200 显示以下内容则说明安装成功 安装head插件,便于查看管理(还可以用kibana) 首先安装Nodejs(下载地址https://nodejs.org/en/) 再下载 elasticsearch-head

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

引言: spark项目中通常我们需要将我们处理之后数据保存到文件中,比如将处理之后的RDD保存到hdfs上指定的目录中,亦或是保存在本地 spark保存文件: 1.rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2.rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut

核心接口 trait SparkOnEsService { val conf = new SparkConf // conf.setMaster("local[10]") val file = new File("lib").getCanonicalFile.listFiles() val fs = file.toSeq.map(f => { f.getAbsolutePath }) conf.setJars(fs) conf.setAppName("

yarn cluster模式 例行任务一般会采用这种方式运行 指定固定的executor数 作业常用的参数都在其中指定了,后面的运行脚本会省略 spark-submit \ --master yarn-cluster \ --deploy-mode cluster \ #集群运行模式 --name wordcount_${date} \ #作业名 --queue production.group.yanghao \ #指定队列 --conf spark.default.parallelism=1

import pymongo import math from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import time HOST = ['ip:端口'] es = Elasticsearch(HOST,timeout=3600) # 链接ES HOST可以是[ip:端口,ip:端口] 的集群 client = pymongo.MongoClient("") # 链接数据库 db =

在使用Spark时经常需要把数据落入HBase中,如果使用普通的Java API,写入会速度很慢.还好Spark提供了Bulk写入方式的接口.那么Bulk写入与普通写入相比有什么优势呢? BulkLoad不会写WAL,也不会产生flush以及split. 如果我们大量调用PUT接口插入数据,可能会导致大量的GC操作.除了影响性能之外,严重时甚至可能会对HBase节点的稳定性造成影响.但是采用Bulk就不会有这个顾虑. 过程中没有大量的接口调用消耗性能 下面给出完整代码: import org.a

package com.grady.geomesa import org.apache.spark.sql.jts.PointUDT import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.{SparkConf, sql} import or

原因: oracle 10g的驱动执行的批量提交只支持32768个参数,如果表的字段多于32个,就会出现该异常 解决办法: 升级oracle的驱动版本,换成ojdbc6.jar

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

标签: 逻辑:(点击柱形图的某个实例(注意:三个柱子表示的是一个实例)) 参考链接:http://echarts.baidu.com/doc/example/event.html { name: ‘cunchu‘, type: ‘bar‘, data: [], rawdate: [] //添加了rawdate参数(自定义的) }, function eConsole(param) { var cloudid; var mes = ‘[‘ + param.type + ‘]‘; if (typeo

今天开发那边说翻页超过10000报错.早上来查阅官网手册,说from/size默认是10000.通过参数index.max_result_window进行控制.那么直接改这个参数即可. 1.先看看默认配置 curl -XGET /carnoc_jobapply/_settings { "carnoc_jobapply": { "settings": { "index": { ", "provided_name": &

转自:https://blog.csdn.net/qq_33792843/article/details/83750025 val nullStr = org.apache.spark.sql.functions.lit(null).cast(StringType) 在sparkSQL代码中用 $nullStr 使用

推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task,会在其他节点的Executor上再次启动这个task,如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果,同时会干掉其他Executor上运行的实例.spark推测式执行默认是关闭的,可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true--conf spark.speculation.interval=100--conf spa