将spark double值存储到Elasticsearch中

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装了Elasticsearch和Spark，并且它们能够正常运行。
2. 在Spark应用程序中，使用Spark的DataFrame或RDD API读取和处理数据。假设我们有一个包含double值的DataFrame，可以使用以下代码读取数据：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Elasticsearch Example")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val data = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/input.csv")

1. 接下来，将数据转换为Elasticsearch的文档格式，并将其存储到Elasticsearch中。可以使用Elasticsearch-Hadoop库来实现这一步骤。首先，确保在Spark应用程序中添加Elasticsearch-Hadoop的依赖：

libraryDependencies += "org.elasticsearch" % "elasticsearch-spark-20_2.11" % "7.15.1"

然后，使用以下代码将数据存储到Elasticsearch中：

import org.elasticsearch.spark.sql._

val esConfig = Map(
  "es.nodes" -> "localhost",
  "es.port" -> "9200",
  "es.index.auto.create" -> "true"
)

data.saveToEs("index_name/doc_type", esConfig)

其中，localhost和9200分别是Elasticsearch的主机和端口，index_name是要存储数据的索引名称，doc_type是文档类型。

1. 数据存储到Elasticsearch后，可以使用Kibana等工具进行数据的查询和可视化分析。

总结： 将spark double值存储到Elasticsearch中，可以通过使用Spark的DataFrame或RDD API读取和处理数据，然后使用Elasticsearch-Hadoop库将数据转换为Elasticsearch的文档格式并存储到Elasticsearch中。最后，可以使用Kibana等工具进行数据的查询和可视化分析。

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