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Elasticsearch へLogstash 経由でSpark のデータをロードする方法
全文検索サービスElasticsearch のETL モジュール「Logstash」とCData JDBC ドライバを使って、Spark のデータを簡単にロードする方法をご紹介。
最終更新日：2022-07-22
この記事で実現できるSpark 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Elasticsearch は、人気の分散型全文検索エンジンです。データを一元的に格納することで、超高速検索や、関連性の細かな調整、パワフルな分析が大規模に、手軽に実行可能になります。Elasticsearch にはデータのローディングを行うパイプラインツール「Logstash」があります。CData Drivers を利用することができるので、30日の無償評価版をダウンロードしてあらゆるデータソースを簡単にElasticsearch に取り込んで検索・分析を行うことができます。
この記事では、CData Driver for SparkSQL を使って、Spark のデータをLogstash 経由でElasticsearch にロードする手順を説明します。
Elasticsearch Logstash でCData JDBC Driver for SparkSQL を使用
- CData JDBC Driver for SparkSQL をLogstash が稼働するマシンにインストールします。
-
以下のパスにJDBC Driver がインストールされます（2022J の部分はご利用される製品バージョンによって異なります）。後ほどこのパスを使います。この.jar ファイル（製品版の場合は.lic ファイルも）をLogstash に配置します。
C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for SparkSQL 2022J\lib\cdata.jdbc.sparksql.jar
- 次に、Logstash とCData JDBC ドライバをつなぐ、JDBC Input Plugin をインストールします。JDBC Plugin は最新のLogstash だとデフォルトでついてきますが、バージョンによっては追加する必要があります。
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.4/plugins-inputs-jdbc.html - CData JDBC ドライバの.jar ファイルと.lic ファイルを、Logstashの「/logstash-core/lib/jars/」に移動します。
Logstash でElasticsearch にSpark のデータを送る
それでは、Logstash でElasticsearch にSpark のデータの転送を行うための設定ファイルを作成していきます。
- Logstash のデータ処理定義であるlogstash.conf ファイルにSpark のデータを取得する処理を書きます。Input はJDBC、Output はElasticsearch にします。データローディングジョブの起動間隔は30秒に設定しています。
- CData JDBC ドライバの.jar をjdbc driver ライブラリにして、クラス名を設定、Spark への接続プロパティをJDBC URL の形でせっていします。JDBC URL ではほかにも詳細な設定を行うことができるので、細かくは製品ドキュメントをご覧ください。
- Server：SparkSQL をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
- Port：SparkSQL インスタンスへの接続用のポートに設定。
- TransportMode：SparkSQL サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
- AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。
- Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名に設定。
- Port：443
- TransportMode：HTTP
- HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パスに設定。
- UseSSL：True
- AuthScheme：PLAIN
- User：'token' に設定。
- Password：パーソナルアクセストークンに設定（値は、Databricks インスタンスの「ユーザー設定」ページに移動して「アクセストークン」タブを選択することで取得できます）。
SparkSQL への接続
SparkSQL への接続を確立するには以下を指定します。
Databricks への接続
Databricks クラスターに接続するには、以下の説明に従ってプロパティを設定します。Note：必要な値は、「クラスター」に移動して目的のクラスターを選択し、 「Advanced Options」の下にある「JDBC/ODBC」タブを選択することで、Databricks インスタンスで見つけることができます。
input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "../logstash-core/lib/jars/cdata.jdbc.sparksql.jar"
jdbc_driver_class => "Java::cdata.jdbc.sparksql.SparkSQLDriver"
jdbc_connection_string => "jdbc:sparksql:Server=127.0.0.1;"
jdbc_user => ""
jdbc_password => ""
schedule => "*/30 * * * * *"
statement => "SELECT City, Balance FROM Customers"
}
}
output {
Elasticsearch {
index => "sparksql_Customers"
document_id => "xxxx"
}
}
Logstash でSpark のローディングを実行
それでは作成した「logstash.conf」ファイルを元にLogstash を実行してみます。
> logstash-7.8.0\bin\logstash -f logstash.conf
成功した旨のログが出ます。これでSpark のデータがElasticsearch にロードされました。
例えばKibana で実際にElasticsearch に転送されたデータを見てみます。
GET sparksql_Customers/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
データがElasticsearch に格納されていることが確認できました。
CData JDBC Driver for SparkSQL をLogstash で使うことで、Spark コネクタとして機能し、簡単にデータをElasticsearch にロードすることができました。ぜひ、30日の無償評価版をお試しください。
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