es hive 数据类型映射

实现 "es hive 数据类型映射" 教程

1. 整体流程

首先，让我们来看看实现 "es hive 数据类型映射" 的整体流程，我们可以用以下表格展示步骤：

步骤	操作
1	创建一个 Hive 表
2	创建一个 Elasticsearch 索引
3	配置 Hive 与 Elasticsearch 的数据类型映射
4	将 Hive 表中的数据导入 Elasticsearch 索引

2. 操作步骤

步骤 1: 创建一个 Hive 表

首先，我们需要创建一个 Hive 表，可以使用如下代码：

CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

上述代码中，我们创建了一个名为 my_table 的 Hive 表，包含 id、name 和 age 三个字段，并使用文本文件作为存储格式。

步骤 2: 创建一个 Elasticsearch 索引

接下来，我们需要创建一个对应的 Elasticsearch 索引，可以使用如下代码：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": { "type": "integer" },
      "name": { "type": "text" },
      "age": { "type": "integer" }
    }
  }
}

上述代码中，我们创建了一个名为 my_index 的 Elasticsearch 索引，并定义了 id、name 和 age 三个字段的数据类型。

步骤 3: 配置数据类型映射

在这一步，我们需要配置 Hive 与 Elasticsearch 的数据类型映射，可以使用如下代码：

CREATE EXTERNAL TABLE es_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
TBLPROPERTIES('es.resource' = 'my_index/_doc', 'es.nodes' = 'localhost', 'es.port' = '9200');

上述代码中，我们创建了一个外部表 es_table，并配置了与 Elasticsearch 的连接信息，以及数据存储位置。

步骤 4: 导入数据

最后一步是将 Hive 表中的数据导入到 Elasticsearch 索引，可以使用如下代码：

INSERT OVERWRITE TABLE es_table SELECT * FROM my_table;

上述代码将 my_table 中的数据导入到 es_table 中，实现了数据的同步。

状态图

stateDiagram
    [*] --> 创建 Hive 表
    创建 Hive 表 --> 创建 Elasticsearch 索引
    创建 Elasticsearch 索引 --> 配置数据类型映射
    配置数据类型映射 --> 导入数据
    导入数据 --> [*]

关系图

erDiagram
    Hive_Table {
        INT id
        STRING name
        INT age
    }
    Elasticsearch_Index {
        INTEGER id
        TEXT name
        INTEGER age
    }
    Hive_Table ||--o Elasticsearch_Index

通过以上步骤和代码示例，你应该能够实现 "es hive 数据类型映射"，希望这篇教程对你有所帮助！