ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合，查询和添加数据的配置使用过程。基于Hive0.13.1、Hadoop-cdh5.0、ElasticSearch 2.1.0。
通过Hive读取与统计分析ElasticSearch中的数据
ElasticSearch中已有的数据
_index：lxw1234
_type：tags
_id：用户ID（cookieid）
字段：area、media_view_tags、interest
![elasticsearch]()
Hive建表
由于我用的ElasticSearch版本为2.1.0，因此必须使用elasticsearch-hadoop-2.2.0才能支持，如果ES版本低于2.1.0，可以使用elasticsearch-hadoop-2.1.2.
下载地址：https://www.elastic.co/downloads/hadoop
- add jar file:///home/liuxiaowen/elasticsearch-hadoop-2.2.0-beta1/dist/elasticsearch-hadoop-hive-2.2.0-beta1.jar;
- CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234_es_tags (
- cookieid string,
- area string,
- media_view_tags string,
- interest string
- )
- STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
- TBLPROPERTIES(
- 'es.nodes' = '172.16.212.17:9200,172.16.212.102:9200',
- 'es.index.auto.create' = 'false',
- 'es.resource' = 'lxw1234/tags',
- 'es.read.metadata' = 'true',
- 'es.mapping.names' = 'cookieid:_metadata._id, area:area, media_view_tags:media_view_tags, interest:interest');
注意：因为在ES中，lxw1234/tags的_id为cookieid，要想把_id映射到Hive表字段中，必须使用这种方式：
‘es.read.metadata’ = ‘true’,
‘es.mapping.names’ = ‘cookieid:_metadata._id,…’
在Hive中查询数据
![elasticsearch]()
数据已经可以正常查询。
执行SELECT COUNT(1) FROM lxw1234_es_tags;Hive还是通过MapReduce来执行，每个分片使用一个Map任务：
![elasticsearch]()
可以通过在Hive外部表中指定search条件，只查询过滤后的数据。比如，下面的建表语句会从ES中搜索_id=98E5D2DE059F1D563D8565的记录：
- CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234_es_tags_2 (
- cookieid string,
- area string,
- media_view_tags string,
- interest string
- )
- STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
- TBLPROPERTIES(
- 'es.nodes' = '172.16.212.17:9200,172.16.212.102:9200',
- 'es.index.auto.create' = 'false',
- 'es.resource' = 'lxw1234/tags',
- 'es.read.metadata' = 'true',
- 'es.mapping.names' = 'cookieid:_metadata._id, area:area, media_view_tags:media_view_tags, interest:interest',
- 'es.query' = '?q=_id:98E5D2DE059F1D563D8565'
- );
-
- hive> select * from lxw1234_es_tags_2;
- OK
- 98E5D2DE059F1D563D8565 四川|成都 购物|1 购物|1
- Time taken: 0.096 seconds, Fetched: 1 row(s)
如果数据量不大，可以使用Hive的Local模式来执行，这样不必提交到Hadoop集群：
在Hive中设置：
- set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=134217728;
- set hive.exec.mode.local.auto.tasks.max=10;
- set hive.exec.mode.local.auto=true;
- set fs.defaultFS=file:///;
-
- hive> select area,count(1) as cnt from lxw1234_es_tags group by area order by cnt desc limit 20;
- Automatically selecting local only mode for query
- Total jobs = 2
- Launching Job 1 out of 2
- …..
- Execution log at: /tmp/liuxiaowen/liuxiaowen_20151211133030_97b50138-d55d-4a39-bc8e-cbdf09e33ee6.log
- Job running in-process (local Hadoop)
- Hadoop job information for null: number of mappers: 0; number of reducers: 0
- 2015-12-11 13:30:59,648 null map = 100%, reduce = 100%
- Ended Job = job_local1283765460_0001
- Execution completed successfully
- MapredLocal task succeeded
- OK
- 北京|北京 10
- 四川|成都 4
- 重庆|重庆 3
- 山西|太原 3
- 上海|上海 3
- 广东|深圳 3
- 湖北|武汉 2
- 陕西|西安 2
- 福建|厦门 2
- 广东|中山 2
- 福建|三明 2
- 山东|济宁 2
- 甘肃|兰州 2
- 安徽|合肥 2
- 湖南|长沙 2
- 湖南|湘西 2
- 河南|洛阳 2
- 江苏|南京 2
- 黑龙江|哈尔滨 2
- 广西|南宁 2
- Time taken: 13.037 seconds, Fetched: 20 row(s)
- hive>
很快完成了查询与统计。
通过Hive向ElasticSearch中写数据
Hive建表
- add jar file:///home/liuxiaowen/elasticsearch-hadoop-2.2.0-beta1/dist/elasticsearch-hadoop-hive-2.2.0-beta1.jar;
- CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234_es_user_tags (
- cookieid string,
- area string,
- gendercode STRING,
- birthday STRING,
- jobtitle STRING,
- familystatuscode STRING,
- haschildrencode STRING,
- media_view_tags string,
- order_click_tags STRING,
- search_egine_tags STRING,
- interest string )
- STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'
- TBLPROPERTIES(
- 'es.nodes' = '172.16.212.17:9200,172.16.212.102:9200',
- 'es.index.auto.create' = 'true',
- 'es.resource' = 'lxw1234/user_tags',
- 'es.mapping.id' = 'cookieid',
- 'es.mapping.names' = 'area:area,
- gendercode:gendercode,
- birthday:birthday,
- jobtitle:jobtitle,
- familystatuscode:familystatuscode,
- haschildrencode:haschildrencode,
- media_view_tags:media_view_tags,
- order_click_tags:order_click_tags,
- search_egine_tags:search_egine_tags,
- interest:interest');
这里要注意下：如果是往_id中插入数据，需要设置’es.mapping.id’ = ‘cookieid’参数，表示Hive中的cookieid字段对应到ES中的_id，而es.mapping.names中不需要再映射，这点和读取时候的配置不一样。
关闭Hive推测执行,执行INSERT：
- SET hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution = false;
- SET mapreduce.map.speculative = false;
- SET mapreduce.reduce.speculative = false;
-
- INSERT overwrite TABLE lxw1234_es_user_tags
- SELECT cookieid,
- area,
- gendercode,
- birthday,
- jobtitle,
- familystatuscode,
- haschildrencode,
- media_view_tags,
- order_click_tags,
- search_egine_tags,
- interest
- FROM source_table;
注意：如果ES集群规模小，而source_table数据量特别大、Map任务数太多的时候，会引发错误：
- Caused by: org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest:
- FOUND unrecoverable error [172.16.212.17:9200] returned Too Many Requests(429) - rejected
- execution of org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$PrimaryPhase$1@b6fa90f
- ON EsThreadPoolExecutor[bulk, queue capacity = 50,
- org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor@22e73289[Running, pool size = 32, active threads = 32, queued tasks = 52, completed tasks = 12505]];
- Bailing out..
原因是Map任务数太多，并发发送至ES的请求数过多。
这个和ES集群规模以及bulk参数设置有关，目前还没弄明白。
减少source_table数据量（即减少Map任务数）之后，没有出现这个错误。
执行完成后，在ES中查询lxw1234/user_tags的数据：
- curl -XGET http://172.16.212.17:9200/lxw1234/user_tags/_search?pretty -d '
- {
- "query" : {
- "match" : {
- "area" : "成都"
- }
- }
- }'
![elasticsearch]()
数据已经写入到ElasticSearch中。
总结
使用Hive将数据添加到ElasticSearch中还是非常实用的，因为我们的数据都是在HDFS上，通过Hive可以查询的。
另外，通过Hive可以查询ES数据，并在其上做复杂的统计与分析，但性能一般，比不上使用ES原生API，亦或是还没有掌握使用技巧，后面继续研究。
相关阅读：
ElasticSearch集群安装配置
ElasticSearch与Hive整合官方文档
