es同步数据到hive

ES同步数据到Hive

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于传统数据库的查询和分析功能。而Elasticsearch（简称ES）是一个开源的搜索引擎和分布式分析引擎，它可以高效地存储、搜索和分析大量的数据。

有时候我们需要将ES中的数据同步到Hive中进行更复杂的分析和查询。本文将介绍如何使用Java代码将ES中的数据同步到Hive中。

1. 准备工作

在开始之前，需要确保已经安装了以下软件和库：

• Hadoop：用于支持Hive运行。
• Hive：用于存储和处理数据。
• Elasticsearch：用于存储源数据。
• Elasticsearch-Hadoop：用于连接ES和Hive。

2. 创建Hive表

首先，需要在Hive中创建一个表来存储从ES同步过来的数据。可以使用Hive的命令行工具，或者通过编写HiveQL语句来创建表。

以下是一个示例的HiveQL语句，用于创建一个名为my_table的表，包含两个字段：id和name。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS my_database;
USE my_database;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    id INT,
    name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

3. 编写Java代码

接下来，需要编写Java代码来实现从ES同步数据到Hive的功能。可以使用Elasticsearch-Hadoop提供的API来实现这一功能。

首先，需要添加Elasticsearch-Hadoop的依赖。可以在Maven的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-hadoop</artifactId>
    <version>7.15.1</version>
</dependency>

然后，可以编写Java代码来实现数据同步的逻辑。

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions;
import org.elasticsearch.hadoop.cfg.PropertiesSettings;
import org.elasticsearch.hadoop.mr.EsInputFormat;
import org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable;
import org.elasticsearch.hadoop.mr.WritableArrayWritable;
import org.elasticsearch.hadoop.mr.WritableMapWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat;

public class EsToHiveSync {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkConf对象
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("EsToHiveSync");

        // 创建JavaSparkContext对象
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

        // 创建ES-Hadoop配置对象
        PropertiesSettings settings = new PropertiesSettings();
        settings.load("es-hadoop.properties");

        // 创建JobConf对象
        JobConf jobConf = new JobConf();

        // 设置ES的配置信息
        for (String key : settings.keySet()) {
            jobConf.set(key, settings.getProperty(key));
        }

        // 设置Hive表的输出格式
        jobConf.setOutputFormat(OutputFormat.class);
        jobConf.set("mapred.output.format.class", NullOutputFormat.class.getName());

        // 读取ES数据
        JavaPairRDD<NullWritable, LinkedMapWritable> esData = jsc.hadoopRDD(jobConf, EsInputFormat.class,
                NullWritable.class, LinkedMapWritable.class);

        // 将ES数据转换为Hive数据
        JavaPairRDD<WritableMapWritable, WritableArrayWritable> hiveData = esData.mapToPair(pair -> {
            // 获取ES数据的字段
            LinkedMapWritable esRecord = pair._2();

            // 创建Hive数据的字段
            WritableMapWritable hiveRecord = new WritableMapWritable();
            WritableArrayWritable hiveFields = new WritableArrayWritable();

            // 设置Hive数据的字段值
            for (Object field : esRecord.keySet()) {
                hiveFields.add(esRecord.get(field));
            }

            hiveRecord.put(new Text("id"), hiveFields);

            return new Tuple2<>(hiveRecord, new WritableArrayWritable());
        });

        // 将Hive数据保存到Hive表
        hiveData.saveAsHadoopDataset(jobConf);

        // 关闭JavaSparkContext对象
        jsc.close();
    }
}

在上述代码中，需要替换es-hadoop.properties文件路径为实际的配置文件路径。该