摘要：Spark，ElasticSearch

依赖准备

注意Scala的版本（2.11），es的版本（6.7,2）和Maven仓库中的jar一致

<dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-spark-20_2.11</artifactId>
            <version>6.7.2</version>
        </dependency>

读es生成Sparek DataFrame

scala> val df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .options(
    Map("es.nodes" -> "192.168.61.240", 
    "es.port" -> "8200")
  ).load("ent_label")

只需要指定es的ip和端口号即可，这个读进来是全表的所有字段。
另一种使用spark.esDF结合DSL查询语句实现条件过滤查询，例如过滤条件为isList等于Y

scala> import org.elasticsearch.spark.sql._
scala> val options = Map("es.nodes" -> "192.168.61.240", "es.port" -> "8200")

scala> val df = spark.esDF("ent_label/_doc", "?q=isList:Y", options)

使用请求体

scala> val df = spark.esDF("ent_label/_doc", """{"query":{"match":{"isList":"Y"}}}""", Map("es.nodes" -> "192.168.61.240", "es.port" -> "8200"))

Spark DataFrame写入es

scala> val df = Seq((1, "d"), (2, "c")).toDF("id", "a")
scala> df.write.format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .options(Map("es.nodes" -> "192.168.61.240", 
    "es.port" -> "8200", 
    "es.mapping.id" -> "id", 
    "es.index.auto.create" -> "true"))
  .mode("append")
  .save("my_label/_doc")

写入的时候除了ip和port之外，需要指定es主键字段es.mapping.id，如果不设置_id字段会自动随机生成，mode存在overwrite和append两种模型，overwrite为完全覆盖，即先删除某个索引所有数据再插入，append为只对DataFrame的id在索引中的，删除索引的文档数据，重新插入。最后指定save到哪个es索引，my_label/_doc为索引名和type名，新版本es的index中只有一个默认的type即_doc。

append只是文档级别的追加，不是字段级别的，如果要实现字段级别的有则更新无则插入，需要在options中指定参数"es.write.operation" -> "upsert"，或者"es.write.operation" -> "update"，这个和ES本身的update，upsert操作效果是一致的

例如使用upsert，当id不在时更新，id存在是修改（append），修改的方式是字段不存在就插入，存在就修改（upsert）

df.write.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(
    Map("es.nodes" -> "192.168.61.240",  
           "es.port" -> "8200", 
           "es.mapping.id" -> "id", 
          "es.index.auto.create" -> "true",
          "es.write.operation" -> "upsert")).mode("append").save("my_label/_doc")

如果指定es.index.auto.create -> update，则DataFrame中的id列不能出现es索引中不存在的，否则直接报错

注意：如果Spark的DataFrame中列的值为None（null），但是es中现有字段有值，则采用upsert+append模式之后
不会更新，还是采用es的现有值

还要一种写法使用saveToEsapi，这种貌似只能append插入

scala> import org.elasticsearch.spark.sql._ 

scala> df.saveToEs("my_label/_doc", Map("es.nodes" -> "192.168.61.240","es.port" -> "8200","es.mapping.id" -> "id", "es.index.auto.create" -> "true"))

最后看一下es中插入数据

GET /my_label/_doc/_search
{
  "query": {
  "match_all": {}
  }
}

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_label",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "a" : "c"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_label",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "a" : "d"
        }
      }
    ]
  }
}