ElasticSearch做实时OLAP框架～实时搜索、统计和OLAP需求，甚至可以作为NOSQL来使用（转）

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm

一直想找一个用于大数据平台实时OLAP（甚至是实时计算）的框架，之前调研的Druid（druid.io）太过复杂，整个Druid由5、6个服务组成，而且加载数据也不太方便，性能一般，亦或是我还不太会用它。后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求。
ElasticSearch相信大家都很熟悉了，它在搜索领域已经有了举足轻重的地位，而且也支持越来越多的聚合统计功能，还和YARN、Hadoop、Hive、Spark、Pig、Flume等大数据框架兼容的越来越好，比如：可以将ElasticSearch跑在YARN上，还可以在Hive中建立外部表映射到ElasticSearch的Index中，直接在Hive中执行INSERT语句，将数据加载进ElasticSearch。
所谓OLAP，其实就是从事实表中统计任意组合维度的指标，也就是过滤、分组、聚合，其中，聚合除了一般的SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN等，还有一个重要的COUNT(DISTINCT)，看上去这些操作在SQL中是非常简单的统计，但在海量数据、低延迟的要求下，并不是那么容易做的。
ElasticSearch本来就是做实时搜索的，过滤自然不是问题，现在也支持各种聚合以及Pipeline aggregations（相当于SQL子查询的功能），而且ElasticSearch的安装部署也非常简单，一个节点只有一个服务进程，关于安装配置可参考：http://lxw1234.com/archives/2015/12/582.htm
本文以两个业务场景的例子，看一下ElasticSearch是如何满足我们的需求的。

例子1：网站流量报告

在我们的报表平台有这样一张报表，用于查看每个网站每天的流量指标：

elasticsearch

其中，维度有：天、小时、网站，指标有： PV****、UV****、访问次数、跳出率、平均停留时间、回访率等。另外，还有一张报表是地域报告，维度多了省份和城市，指标一样。目前的做法是将可选的维度组合及对应的指标先在Hive中分析好，再将结果同步至MySQL，供报表展现。
真正意义上的OLAP做法，我是这样做的：在Hive分析好一张最细粒度为visit_id（session_id）的事实表，字段及数据如下：

elasticsearch

然后将这张事实表的数据加载到ElasticSearch中的logs2/sitelog1211中。查看数据：

从目前的调研结果来看，ElasticSearch没有让人失望，部署简单，数据加载方便，聚合功能完备，查询速度快，目前完全可以满足我们的实时搜索、统计和OLAP需求，甚至可以作为NOSQL来使用，接下来再做更深入的测试。另外，还有一个开源的SQL for ElasticSearch的框架Crate（crate.io），是在ElasticSearch之上封装了SQL接口，使得查询统计更加方便，不过SQL支持的功能有限，使用的ElasticSearch版本较低，后面试用一下再看。

使用Hive读写ElasticSearch中的数据 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/12/585.htm
总结

使用Hive将数据添加到ElasticSearch中还是非常实用的，因为我们的数据都是在HDFS上，通过Hive可以查询的。

另外，通过Hive可以查询ES数据，并在其上做复杂的统计与分析，但性能一般，比不上使用ES原生API，亦或是还没有掌握使用技巧，后面继续研究。

Elasticsearch as Database - taowen - SegmentFault
https://segmentfault.com/a/1190000003502849

//es-monitor【用SQL查询Elasticsearch】
GitHub - taowen/es-monitor: query metric from elasticsearch using sql
https://github.com/taowen/es-monitor

As Console Command
For example
cat << EOF | python -m es_sql http://es_hosts SELECT "user", "oid", max("@timestamp") as value FROM gs_api_track_ GROUP BY "user", "oid" WHERE "@timestamp" > 1454239084000EOF

python -m es_sql
can be es-sql
if pip install es-sql

[

](https://github.com/taowen/es-monitor#as-python-library)As Python Library
pip install es-sql

import es_sqles_sql.execute_sql( 'http://127.0.0.1:9200', 'SELECT COUNT(*) FROM your_index WHERE field=%(param)s', arguments={'param': 'value'})

作者：葡萄喃喃呓语
链接：https://www.jianshu.com/p/f3c729c08b54
来源：简书
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ElasticSearch做实时OLAP框架～实时搜索、统计和OLAP需求，甚至可以作为NOSQL来使用（转）

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