Elasticsearch 已成为大数据架构中的常用组件，因为它提供了以下几个特性：
它使你可以快速搜索大量数据。
对于常见的聚合操作，它提供对大数据的实时分析。
使用 Elasticsearch 聚合比使用 Spark 聚合更容易。
如果你需要转向快速数据解决方案，在查询后从文档子集开始比对所有数据进行全面重新扫描要快。
用于处理数据的最常见的大数据软件现在是 Apache Spark (http://spark.apache.org/)，它被认为是过时的 Hadoop MapReduce 的演变，用于将处理从磁盘移动到内存。
在本中，我们将看到如何将 Elasticsearch 集成到 Spark 中，用于写入和读取数据。 最后，我们将看到如何使用 Apache Pig 以一种简单的方式在Elasticsearch 中写入数据。
https://elasticstack.blog.csdn ... 68453
它使你可以快速搜索大量数据。
对于常见的聚合操作，它提供对大数据的实时分析。
使用 Elasticsearch 聚合比使用 Spark 聚合更容易。
如果你需要转向快速数据解决方案，在查询后从文档子集开始比对所有数据进行全面重新扫描要快。
用于处理数据的最常见的大数据软件现在是 Apache Spark (http://spark.apache.org/)，它被认为是过时的 Hadoop MapReduce 的演变，用于将处理从磁盘移动到内存。
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本文地址：http://searchkit.cn/article/14679
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