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elasticsearch-hadoophive导入数据怎么实现不自动分词

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背景

基于本公司使用es场景,不需要分词功能.而es string 类型的时候,会自动分词,导致省份、地区等字段都分词了。

具体使用方式

  1. 创建 elasticsearc 模板(_template),使用命令:

curl -XPUT localhost:9200/_template/dmp_down_result -d '  

{  

    "template" : "dmp_down_*",  #定义模板名字,以dmp_down_ 开始的索引将使用此模板

    "settings": { 

        "number_of_shards": 14, #设置分片数量

        "number_of_replicas": 1, #设置副本数

        "index.refresh_interval": "30s" #刷新间隔(可不设置)

    },

   "aliases" : {  

        "dmp_down_result" : {}    #别名

    },

    "mappings" : {  

    "dmp_es_result1":{ #索引中的type名字,需要与被建索引一致

          "properties": #具体字段映射设置

                {"user_id": { #hive数据中的字段,必须与此对应

                    "type" : "multi_field", #类型  多媒体

                   "fields" : {

                    "user_id" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed"} , #类型  string,not_analyzed:为不使用分词,使用分词为:analyzed

                    }

                },

"phone": {

                    "type" : "multi_field",

                   "fields" : {

                    "imei" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed"}

                    }

                },

"address": {

                    "type" : "multi_field",

                   "fields" : {

                    "idfa" : {"type" : "string", "index" : "not_analyzed"}

                    }

                }

                }

            }}

          }

    }  

}  '  

创建完模板后,可通过http://localhost:9200/_template 来查看是否生效

由此完成创建操作.下附图


elasticsearch-hadoop hive导入数据怎么实现不自动分词

导入数据如报:maybe it contains illegal characters? 此错误时,在导入时是无法排查的,可通过手动创建索引/type 方式来查看具体错误信息.如:{"error":{"root_cause":[{"type":"remote_transport_exception","reason":"[dmp_es-16][10.8.1.16:9300][indices:admin/create]"}],"type":"illegal_state_exception","reason":"index and alias names need to be unique, but alias [dmp_keyword_result] and index [dmp_keyword_result] have the same name"},"status":500} 这样可以更直观的看出问题.索引名重复,重新启一个索引名字就可以了.

附:es-hadoop hive数据同步方法:

  1. 下载eslaticsearch-hadoop jar包,需要与当前elasticsearch 版本相对应

  2. 将eslaticsearch-hadoop jar上传到集群

  3. 在hive命令行中 执行:add jar /home/hdroot/ elasticsearch-hadoop-2.2.0.jar

  4. 建表命令:

CREATE EXTERNAL TABLE dmp_es_result2(

  user_id string, 

  imei string, 

  idfa string, 

  email string, 

  type_id array

  province string, 

  region string, 

  dt string, 

  terminal_brand string, 

  system string)

STORED BY 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler'   

TBLPROPERTIES('es.resource' = '索引名/类型',

'es.index.auto.create' = 'true',

'es.nodes'='localhost',

'es.port' = '9200',

'es.field.read.empty.as.null' ='true');

es.resource:指定同步到es 中的索引名/类型名

es.index.auto.create:是否使用主动主键,如不使用可指定es.mapping.id=主键

es.nodes:es集群节点地址,任意一个节点就可以,多个可以用逗号(,)分开如:192.168.1.1:9200,192.168.1.2:9200 

es.port:es集群端口号,如es.nodes指定了多个,此可以不使用

es.field.read.empty.as.null:对空、null字段的处理方式。加上此参数可以使数据导入更准备(此处有点不太确定)

导入数据hive语句:

INSERT OVERWRITE TABLE dmp_es_result2 select user_id,imei,idfa,email,type_id,province,region,dt,terminal_brand,system from temp_zy_game_result01;

如果执行成功,就可以看到es中的数据同步过去了.

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