Python把Spark数据写入ElasticSearch的方法-创新互联
这篇文章主要讲解了Python把Spark数据写入ElasticSearch的方法,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。
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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
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