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这篇文章主要讲解了Python把Spark数据写入ElasticSearch的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。
下载完成后，放在本地目录，以下面命令方式启动pyspark:
pyspark --jars elasticsearch-hadoop-6.4.1.jar
如果你想pyspark使用Python3，请设置环境变量：
export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3
理解如何写入ES的关键是要明白，ES是一个JSON格式的数据库，它有一个必须的要求。数据格式必须采用以下格式
{ "id: { the rest of your json}}
往下会展示如何转换成这种格式。
解析Apache日志文件
我们将Apache的日志文件读入，构建Spark RDD。然后我们写一个parse()函数用正则表达式处理每条日志，提取我们需要的字
rdd = sc.textFile("/home/ubuntu/walker/apache_logs")
regex='^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:/]+\s[+\-]\d{4})\] "(\S+)\s?(\S+)?\s?(\S+)?" (\d{3}|-) (\d+|-)\s?"?([^"]*)"?\s?"?([^"]*)?"?$'
p=re.compile(regex)
def parse(str):
s=p.match(str)
d = {}
d['ip']=s.group(1)
d['date']=s.group(4)
d['operation']=s.group(5)
d['uri']=s.group(6)
return d另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
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