sparksql 查询hive数据后存入elasticsearch

SparkSQL是Apache Spark的一个模块，用于对大规模数据进行高性能处理和查询。Hive是一个数据仓库基础设施工具，提供了类似于SQL的查询语言，可以从数据仓库中提取和分析数据。Elasticsearch是一个基于分布式搜索和分析引擎的开源工具，可以进行实时数据搜索、分析和可视化。

要将Hive数据查询结果存入Elasticsearch，首先需要创建一个SparkSession对象，并配置相应的Elasticsearch连接信息。然后，可以使用SparkSQL查询Hive数据，并将结果转换为DataFrame。接下来，需要使用Elasticsearch-Hadoop库将DataFrame中的数据写入Elasticsearch。

具体步骤如下：

1. 创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Hive to Elasticsearch")
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

其中，`/user/hive/warehouse`是Hive默认的数据库路径。

2. 查询Hive数据：

val data = spark.sql("SELECT * FROM table_name")  // 通过SQL查询Hive数据

这里的`table_name`是要查询的Hive表名，可以根据需要修改为实际表名。

3. 将查询结果转换为DataFrame：

val df = data.toDF()

可以根据需要对DataFrame进行进一步的处理和转换。

4. 配置Elasticsearch连接信息：

df.write
  .format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .option("es.nodes", "localhost")
  .option("es.port", "9200")
  .option("es.resource", "index_name/document_type")
  .save()

这里的`localhost`和`9200`分别是Elasticsearch的主机和端口。`index_name`是要写入的Elasticsearch索引名称，`document_type`是要写入的文档类型。

5. 提交作业并等待执行结果：

spark.stop()  // 关闭SparkSession对象

这一步是为了确保作业提交成功并完成。

通过以上步骤，就可以将Hive查询结果存入Elasticsearch中了。需要注意的是，为了能够使用Elasticsearch-Hadoop库，还需要在构建SparkSession对象时添加相应的依赖。