hive查询ES的底层原理

Hive查询ES的底层原理大致如下：

1. 安装Elasticsearch-Hadoop插件：Hive查询ES需要安装Elasticsearch-Hadoop插件，该插件提供了Hadoop与ES之间数据的交互功能。

2. 创建外部表：在Hive中创建外部表，表的定义与ES中的索引映射关系，Hive与ES之间的数据交互通过该表实现。

3. 查询数据：在Hive中执行查询操作时，Hive通过Elasticsearch-Hadoop插件将查询转换成ES查询语句，并将查询结果返回给Hive。

4. 数据传输：Hive与ES之间的数据传输通过序列化和反序列化实现，Hive将数据序列化成JSON格式，ES将数据反序列化成ES内部的格式。

5. 数据存储：Hive查询ES的结果可以存储到Hive表中，也可以存储到ES中。

总的来说，Hive查询ES的底层原理是基于Elasticsearch-Hadoop插件实现的，通过外部表将Hive与ES连接起来，通过序列化和反序列化实现数据传输，并将查询结果存储到Hive表或ES中。

相关问题

impala查询比hive快的底层逻辑

根据提供的引用内容，可以了解到Impala查询比Hive快的底层逻辑是因为Impala使用了内存计算，而Hive则需要将数据写入磁盘进行计算。此外，Impala还使用了Dremel实现的技术，可以在查询过程中进行流式计算，而Hive则需要将数据全部加载到内存中进行计算。因此，Impala在实时查询方面具有更高的性能和效率。

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。