在不查询每个节点的情况下使用PySpark对Elasticsearch运行查询,可以通过使用Elasticsearch的分布式查询功能来实现。具体步骤如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from elasticsearch import Elasticsearch
spark = SparkSession.builder \
.appName("Elasticsearch Query") \
.getOrCreate()
es = Elasticsearch(hosts=["<elasticsearch_host>"])
其中,<elasticsearch_host>
是Elasticsearch的主机地址。
df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql") \
.option("es.nodes", "<elasticsearch_host>") \
.option("es.resource", "<index>/<type>") \
.load()
其中,<index>
是Elasticsearch中的索引名称,<type>
是索引中的类型名称。
result = df.filter("<query_condition>").select("<columns>")
其中,<query_condition>
是查询条件,可以使用Spark的DataFrame API进行灵活的查询操作,<columns>
是需要返回的列。
result.write.format("org.elasticsearch.spark.sql") \
.option("es.nodes", "<elasticsearch_host>") \
.option("es.resource", "<index>/<type>") \
.mode("overwrite") \
.save()
spark.stop()
es.close()
这样,就可以在不查询每个节点的情况下使用PySpark对Elasticsearch运行查询了。
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