在启用X-Pack的情况下设置Elasticsearch Structured Streaming,您可以按照以下步骤进行操作:
xpack.security.enabled: true
来实现。SparkSession
对象创建一个结构化流。例如:val spark = SparkSession.builder()
.appName("Elasticsearch Structured Streaming")
.master("local[*]")
.config("es.nodes", "localhost")
.config("es.port", "9200")
.config("es.net.http.auth.user", "username")
.config("es.net.http.auth.pass", "password")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val streamingDF = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("subscribe", "topic")
.load()
.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
.as[String]
在上述代码中,我们使用spark.readStream
创建了一个结构化流,并从Kafka主题中读取数据。
foreachBatch
方法来实现这一点。例如:streamingDF.writeStream
.foreachBatch { (batchDF: DataFrame, batchId: Long) =>
batchDF.write
.format("es")
.option("es.resource", "index/type")
.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()
}
.start()
.awaitTermination()
在上述代码中,我们使用foreachBatch
方法对每个批次的数据进行处理,并将结果写入Elasticsearch。
请注意,上述代码中的es.resource
参数指定了要写入的索引和类型。
这是一个基本的设置示例,您可以根据您的需求进行调整和扩展。有关更多详细信息和配置选项,请参阅腾讯云的Elasticsearch产品文档:Elasticsearch产品介绍。
请注意,以上答案仅供参考,具体的设置步骤可能因您的环境和需求而有所不同。建议您参考官方文档和相关资源进行更深入的学习和实践。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云