将Spark 3数据帧索引到Apache Solr 8中

基础概念

Apache Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，用于大数据处理和分析。Spark 提供了 DataFrame API，使得数据处理更加方便和高效。

Apache Solr 是一个基于 Lucene 的高性能搜索平台，提供了全文搜索、动态聚合、数据库集成和富文本处理等功能。

类型

Spark DataFrame: Spark 中的一种分布式数据集，类似于传统数据库中的表。
Solr Document: Solr 中的基本数据单元，类似于数据库中的记录。

应用场景

大数据搜索和分析: 将 Spark 处理后的数据索引到 Solr 中，实现高效的全文搜索和分析。
实时数据处理: 结合 Spark 和 Solr，实现实时数据处理和搜索。

将 Spark 3 数据帧索引到 Apache Solr 8 中

步骤

添加依赖: 在 Spark 项目中添加 Solr 客户端依赖。
添加依赖: 在 Spark 项目中添加 Solr 客户端依赖。
创建 Solr 客户端: 使用 SolrJ 创建 Solr 客户端。
创建 Solr 客户端: 使用 SolrJ 创建 Solr 客户端。
转换 Spark DataFrame 为 Solr 文档: 将 Spark DataFrame 转换为 Solr 文档。
转换 Spark DataFrame 为 Solr 文档: 将 Spark DataFrame 转换为 Solr 文档。
批量索引文档到 Solr: 使用 Solr 客户端批量索引文档。
批量索引文档到 Solr: 使用 Solr 客户端批量索引文档。

示例代码

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient
import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient
import org.apache.solr.common.SolrInputDocument

object SparkToSolrExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkToSolrExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/your/data.csv")

    val solrUrl = "http://localhost:8983/solr/mycore"
    val solrClient: SolrClient = new HttpSolrClient.Builder(solrUrl).build()

    val documents = df.collect().map(row => {
      val document = new SolrInputDocument()
      row.schema.fields.foreach(field => {
        document.addField(field.name, row.getAs[Any](field.name))
      })
      document
    })

    val updateResponse: UpdateResponse = solrClient.add(documents)
    solrClient.commit()

    spark.stop()
    solrClient.close()
  }
}