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我正在本地机器上测试 ElasticSearch 和 Spark 的集成，使用在 elasticsearch 中加载的一些测试数据。

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val conf = new JobConf()
conf.set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)
conf.set("es.nodes", "localhost:9200")
conf.set("es.resource", "bank/account")
conf.set("es.query", "?q=firstname:Daniel")

val esRDD = sc.hadoopRDD(conf,classOf[EsInputFormat[Text, MapWritable]],
      classOf[Text], classOf[MapWritable])
esRDD.first()
esRDD.collect()

代码运行良好并使用 esRDD.first() 成功返回正确结果

但是，esRDD.collect() 会产生异常：

java.io.NotSerializableException: org.apache.hadoop.io.Text
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1184)
    at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeArray(ObjectOutputStream.java:1378)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1174)
    at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348)
    at org.apache.spark.serializer.JavaSerializationStream.writeObject(JavaSerializer.scala:42)
    at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.serialize(JavaSerializer.scala:71)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:193)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

我相信这与这里提到的问题有关http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html 所以我相应地添加了这一行

conf.set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)

我应该做其他事情来让它工作吗？谢谢

更新：序列化设置问题已解决。通过使用

sparkConf.set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)

代替

conf.set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)

现在还有另一个这个数据集中有 1000 条不同的记录

esRDD.count()

返回 1000 没问题，但是

esRDD.distinct().count()

返回 5 ！如果我打印记录

esRDD.foreach(println)

它正确打印出 1000 条记录。但是如果我使用 collect 或 take

esRDD.collect().foreach(println)
esRDD.take(10).foreach(println)

它将打印 DUPLICATED 记录，并且确实只显示了 5 条 UNIQUE 记录，这似乎是整个数据集的一个随机子集——它不是前 5 条记录。如果我保存 RDD 并将其读回

esRDD.saveAsTextFile("spark-output")
val esRDD2 = sc.textFile("spark-output")
esRDD2.distinct().count()
esRDD2.collect().foreach(println)
esRDD2.take(10).foreach(println)

esRDD2 的行为符合预期。我想知道是否存在错误，或者我不了解收集/获取的行为。还是因为我在本地运行所有内容。默认情况下，Spark RDD 似乎使用 5 个分区，如“spark-output”文件的 part-xxxx 文件的数量所示。这可能就是 esRDD.collect() 和 esRDD.distinct() 返回 5 个唯一记录而不是其他随机数的原因。但这仍然不对。

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2 回答 2

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您应该使用以下代码进行初始化：

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local").set("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val conf = new JobConf()
conf.set("es.nodes", "localhost:9200")
conf.set("es.resource", "bank/account")
conf.set("es.query", "?q=firstname:Daniel")
于 2014-08-12T13:11:26.870 回答
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你可以试试

val spark = new SparkConf()
    .set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    .set("es.nodes",localhost)
    .set("es.port","9200")
    .appName("ES")
    .master("local[*]")


val data = spark.read
  .format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .option("es.query", "?q=firstname:Daniel")") 
  .load("bank/account").rdd

data.first()
data.collect()
于 2017-08-28T08:41:13.700 回答