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ElasticSearch

简介开始学es,我习惯边学边记,总结出现的问题和解决方法。本文是在两台Linux虚拟机下,安装了三个节点。本次搭建es同时实践了两种模式——单机模式和分布式模式。条件允许的话,可以在多台机器上配置es节点,如果你机器性能有限,那么可以在一台虚拟机上完成多节点的配置。如图,是本次3个节点的分布。 虚拟机主机名 IP es节点 master 192.168.137.100 node1、node3 slave 192.168.137.101 node2 一、下载及配置 1.几个基本名词 index:es里的index相当于一个数据库。type:相当于数据库里的一个表。id:唯一,相当于主键。node:节点是es实例,一台机器可以运行多个实例,但是同一台机器上的实例在配置文件中要确保http和tcp端口不同(下面有讲)。cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个会被选为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。shards:代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上,构成分布式搜索...

Spark连接JDBC数据源

在实际的项目环境中,成熟的技术体系对关系型数据库的依赖远远超过hdfs,而且对大数据运算的结果,实践中也倾向于保存到数据库中,以便进行多种方式的可视化。所以本次实践主要完成spark从mysql中读取和写入数据。一般这个操作有两种方式,一种是自己建立jdbc连接,像一般数据库操作一样的写法,一种就是利用spark自带的jdbc操作函数。 首先要把mysql jdbc connector的jar包上传到集群中每台机器的spark/jars目录,这是一个讨巧的办法,因为spark运行之前一定把这里面所有的jar都加到CALSS_PATH里面去了。 通过spark.read.jdbc读取出来的返回值是DataFrame,如下代码所示。` val rfidCardMap = spark.read.jdbc(mysqlHelper.DB_URL_R,"t_rfid_card",Array("org_id="+ ORG_ID), mysqlHelper.PROPERTIES).map(row => { (row.getAs[String]("card_id"), row.getAs[Stri...

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