現在、elasticsearch hadoop はデータセット/rdd を 1 対 1 のマッピングでドキュメントに変換しています。つまり、データセットの 1 行が 1 つのドキュメントに変換されます。私たちのシナリオでは、このようなことをしています
ユニのために
PUT spark/docs/1
{
"_k":"one",
"_k":"two",
"_k":"three" // large sets , we dont need to store much, we just want to map multiple keys to single value.
"_v" :"key:
}
GET spark/docs/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"terms" : {
"_k" : ["one"] // all values work.
}
}
}
}
}
より良い戦略があれば、提案してください。
以下のコードは機能していませんが、理論的には以下のようなことを達成しようとしています
final Dataset<String> df = spark.read().csv("src/main/resources/star2000.csv").select("_c1").dropDuplicates().as(Encoders.STRING());
final Dataset<ArrayList> arrayListDataset = df.mapPartitions(new MapPartitionsFunction<String, ArrayList>() {
@Override
public Iterator<ArrayList> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
ArrayList<String> s = new ArrayList<>();
iterator.forEachRemaining(it -> s.add(it));
return Iterators.singletonIterator(s);
}
}, Encoders.javaSerialization(ArrayList.class));
JavaEsSparkSQL.saveToEs(arrayListDataset,"spark/docs");
OOM が発生する可能性があるため、完全なデータセットを 1 つのリストに収集したくないため、パーティションごとにリストを取得し、パーティション キーに対してインデックスを作成することを計画しています。