各个业务数据“汇总到hive, 经过ETL处理后， 导出到数据库“是大数据产品的典型业务流程。这其中，sqoop(离线)和kafka(实时)几乎是数据总线的标配了。

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但是有些业务也有不标准的，比如hive数据导入到ES. hive数据导入到ES, 官方组件是elasticsearch-hadoop. 其用法在前面的博客中已有介绍。 那么其实现原理是怎样的呢？ 或者说， es-hadoop这家伙到底是怎么把hive表的数据弄到es中去的？ 为了弄清楚这个问题， 我们首先需要有一个本地的源码环境。

s1: 下载elasticsearch-hadoop源码。

git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop.git

s2: 编译源码。直接编译master即可。

gradlew distZip

s3: 编译成功后，导入到intellij。 这里注意导入build.gradle文件，就像maven项目导入pom文件一样。

s4: 在intellij中编译一次项目。

s5: 在本地启动一个es, 默认的端口即可。

s6: 运行测试用例AbstractHiveSaveTest.testBasicSave()。 直接运行是会报错的， 需要略微修改一下代码,添加一个类的属性:

    @Cla***ule
    public static ExternalResource hive = HiveSuite.hive;

如果是在windows环境下，需要新建packageorg.apache.hadoop.io.nativeio, 然后在该package下建立NativeIO.java类。 修改代码如下:

// old
    public static boolean access(String path, Acce***ight desiredAccess)
        throws IOException {
      return access0(path, desiredAccess.acce***ight());
    }

// new 
    public static boolean access(String path, Acce***ight desiredAccess)
        throws IOException {
      return true;
    }

这样就运行起来了一个本地的hive到es的代码。可以debug，了解详细流程了。

在elasticsearch-hadoop这个比较庞大的项目中，修改代码也比较麻烦，因此可以单独建立一个项目hive-shgy, 然后改造这个测试类， 跑通testBasicSave()。

由于对gradle不熟悉， 还是建立maven项目， 项目的依赖如下:

    
        
            spring-libs
            http://repo.spring.io/libs-milestone/
        
    
    

        
            org.apache.logging.log4j
            log4j-1.2-api
            2.6.2
            test
        

             
            org.apache.logging.log4j
            log4j-slf4j-impl
            2.6.2
            test
        
        
            com.lmax
            disruptor
            3.3.6
            test
        
        
            junit
            junit
            4.11
            test
        

        
            org.apache.hive
            hive-cli
            1.2.1
            provided
            
                
                    org.apache.logging.log4j
                    log4j-slf4j-impl
                
                
                    org.slf4j
                    slf4j-log4j12
                
            
        

        
            org.apache.hadoop
            hadoop-client
            2.2.0
            provided
            
                
                    org.apache.logging.log4j
                    log4j-slf4j-impl
                
                
                    org.slf4j
                    slf4j-log4j12
                
            
        
        
            org.elasticsearch
            elasticsearch-hadoop
            6.3.0
            test
        
    

这里用到了log4j2, 所以日志类放在前面。

接下来迁移测试代码。迁移的原则是 若无必要，不新增类。 如果只用到了类的一个方法，那么只迁移一个方法。 这里的测试代码迁移，其实就是围绕HiveEmbeddedServer2来构建的。个人感觉这里比较巧妙的是，通过HiveEmbeddedServer2启动了一个嵌入式的hive实例。能够执行hive sql, 而且是在一个jvm中，对于研究hive的实现原理来说，太酷了。

基础的环境搭建好后，就可以研究elasticsearch-hadoop的源码了， 先看源码的结构:

elasticsearch-hadoop/hive/src/main/java/org/elasticsearch/hadoop/hive$ tree .
.
├── EsHiveInputFormat.java
├── EsHiveOutputFormat.java
├── EsSerDe.java
├── EsStorageHandler.java
├── HiveBytesArrayWritable.java
├── HiveBytesConverter.java
├── HiveConstants.java
├── HiveFieldExtractor.java
├── HiveType.java
├── HiveUtils.java
├── HiveValueReader.java
├── HiveValueWriter.java
├── HiveWritableValueWriter.java
└── package-info.java

0 directories, 14 files

这里简要描述一下elasticsearch-hadoop将hive数据同步到es的原理， Hive开放了StorageHandler的接口。通过StoreageHandler, 可以使用SQL将数据写入到es，同时也可以使用SQL读取ES中的数据。 所以， 整个es-hive, 其入口类为EsStorageHandler, 这就是整个功能的框架。 了解了EsStorageHandler后，接下来很重要的一个类就是EsSerDe, 是序列化反序列化的功能组件。它是一个桥梁，通过它实现ES数据类型和Hive数据类型的转换。 核心类就是这两个了。

了解了代码的原理及结构，就可以自己仿照实现hive数据同步到mongo, hive数据同步到redis 等其他的功能了。 这样做的好处是业务无关， 一次开发，多次使用。方便管理维护。

最后总结一下，本文没有直接给出答案， 而是记录了寻找答案的过程。 通过这个过程，学会将hive数据同步到其他NOSQL中，这个实践比理解源码更重要。

本文标题：ES学习笔记-elasticsearch-hadoop导入hive数据到es的实现探究
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