Spark 将 MySQL 数据同步到 Elasticsearch

2023-11-06

使用 Spark 将 MySQL 数据同步到 Elasticsearch,需要使用 Spark 提供的 Elasticsearch-Hadoop 库和 JDBC 数据源。

以下是大致的步骤:

  1. 首先,需要在 Spark 中创建一个 JDBC 数据源,连接到 MySQL 数据库并加载要同步的表。

  2. 接下来,使用 Spark 访问这个数据源并将结果数据集转换为包含需要同步的字段的 DataFrame。

  3. 然后,使用 Elasticsearch-Hadoop 库将 DataFrame 写入 Elasticsearch。

  4. 最后,可以使用一些工具和技术来自动化这个过程,以便可以根据需要定期运行。

需要注意的是,Spark 和 Elasticsearch-Hadoop 库都需要在同步数据之前正确配置和安装。

下面是一个使用 Spark 将 MySQL 数据同步到 Elasticsearch 的 Java 代码示例:

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.elasticsearch.spark.sql.api.java.JavaEsSparkSQL;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MySQLToElasticsearch {

    public static void main(String[] args) {
        // Spark configuration
        SparkConf sparkConf = new SparkConf()
                .setAppName("MySQL To Elasticsearch")
                .setMaster("local[*]")
                .set("es.index.auto.create", "true")
                .set("es.nodes", "localhost:9200");

        // Spark session
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .config(sparkConf)
                .getOrCreate();

        // SQL context
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkSession);

        // MySQL connection properties
        Map<String, String> connectionProperties = new HashMap<String, String>();
        connectionProperties.put("user", "root");
        connectionProperties.put("password", "password");
        connectionProperties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");

        // Load data from MySQL
        DataFrame data = sqlContext.read()
                .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "mytable", connectionProperties);

        // Write data to Elasticsearch
        JavaEsSparkSQL.saveToEs(data, "myindex/mytype");

        // Stop Spark session
        sparkSession.stop();
    }
}

上面的代码使用 Spark 读取 MySQL 数据库中的一个表,并将其写入 Elasticsearch 中的一个索引。您需要先添加以下 Spark 依赖项:

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.4.4</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
  <version>2.4.4</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-spark-20_2.11</artifactId>
  <version>7.13.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  <version>8.0.22</version>
</dependency>

需要更改代码中的连接属性,例如数据库名称、表名称、用户名和密码,以及 Elasticsearch 索引和类型名称。最后,使用 JavaEsSparkSQL.saveToEs() 方法将数据写入 Elasticsearch 中。

注意:请确保 MySQL 和 Elasticsearch 都在运行,且 MySQL 驱动程序(mysql-connector-java)和 Elasticsearch Spark 依赖项已添加到您的项目中。

最后使用 spark-submit 命令将 jar 包里的任务提交到 Spark。

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