Spark-elasticsearch使用spark从elasticsearch中获取已过滤的记录

Spark-elasticsearch是一种用于从Elasticsearch中获取已过滤记录的工具。它结合了Spark和Elasticsearch的功能，提供了高效的数据处理和查询能力。

Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了分布式计算和数据处理的能力。而Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量的数据。

使用Spark-elasticsearch，可以通过以下步骤从Elasticsearch中获取已过滤的记录：

1. 配置Spark和Elasticsearch环境：首先，需要安装和配置Spark和Elasticsearch的环境。可以参考官方文档或相关教程进行安装和配置。
2. 导入Spark和Elasticsearch相关库：在Spark应用程序中，需要导入Spark和Elasticsearch相关的库，以便使用它们的功能。例如，在Scala中，可以使用以下代码导入相关库：

import org.apache.spark._
import org.elasticsearch.spark._

1. 创建SparkConf和SparkContext：在Spark应用程序中，需要创建SparkConf和SparkContext对象。SparkConf用于配置Spark应用程序的参数，而SparkContext用于与Spark集群进行通信。

val conf = new SparkConf().setAppName("Spark-Elasticsearch")
val sc = new SparkContext(conf)

1. 从Elasticsearch中读取数据：使用Spark的Elasticsearch库，可以从Elasticsearch中读取数据。可以通过指定索引、类型和查询条件来过滤数据。以下是一个示例代码：

val esConfig = Map("es.nodes" -> "localhost", "es.port" -> "9200")
val query = """{"query": {"match": {"field": "value"}}}"""
val data = sc.esRDD("index/type", query, esConfig)

在上面的代码中，"localhost"和"9200"分别是Elasticsearch的主机和端口，"index/type"是要读取的索引和类型，"field"和"value"是查询条件。

1. 处理和分析数据：一旦从Elasticsearch中读取了数据，就可以使用Spark的各种功能进行数据处理和分析。例如，可以使用Spark的转换操作和操作符对数据进行过滤、转换、聚合等操作。
2. 存储结果数据：最后，可以将处理和分析的结果数据存储回Elasticsearch或其他目标位置。可以使用Spark的Elasticsearch库将数据写入Elasticsearch。以下是一个示例代码：

data.saveToEs("new_index/new_type", esConfig)

在上面的代码中，"new_index/new_type"是要写入的新索引和类型。

总结： Spark-elasticsearch是一种用于从Elasticsearch中获取已过滤记录的工具，它结合了Spark和Elasticsearch的功能。通过配置Spark和Elasticsearch环境，导入相关库，创建SparkConf和SparkContext对象，从Elasticsearch中读取数据，处理和分析数据，最后存储结果数据，可以实现从Elasticsearch中获取已过滤记录的功能。

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