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。

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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

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