pandas dataframe 写入到es中

1.工作原因，需要从hive读取数据到pandas中进行操作，然后处理完全以后需要再读取到es中。

读取hive数据：因为脚本在生产上，所以，导入的包如果有缺失，可以自己补一下。

import pandas as pd
from pyhive import hive
import json
import time
from elasticsearch import Elasticsearch

2.读取Hive数据库

conn=hive.connect(host='',port='',username='',database='')
sql='select * from table1'
start_time=time.time()
tb=pd.read_sql(sql=sql,con=conn)
end_time=time.time()
# 显示的是加载数据的时间
print(t)

在es中并不需要提前去新增索引，可以按照自己的喜好命名。
我参照的是他的代码@'Humz：我觉得还可以，只是有些需要优化下。

def connect_es(frame, index_, type_):

    try:
        es = Elasticsearch(host, http_auth=(user, password), port='9200')
        # 把df转化成json
        df_as_json = frame.to_json(orient='records', lines=True)
        bulk_data = []
        # ID最好是需求但是一定要唯一，可以是两个str拼接起来的
        for json_document in df_as_json.split('n'):
            json_document1=json_document.loads(json_document)
            id1=json_document1['id']+json_document1['versionn']
            bulk_data.append({"index": {
                '_index': index_,
                '_type': type_,
                '_id':id1
            }})
            bulk_data.append(json.loads(json_document))
            
            # 一次bulk request包含1000条数据
            if len(bulk_data) > 1000:
                es.bulk(bulk_data)
                bulk_data = []
                
        es.bulk(bulk_data)
        print('database connet successfully')

    except Exception as e:
    
        print(e)
connect_es(tb,index_name,'docs')

由于我对es并不是很熟，我一开始想着先读取一个es到df中看下es的构成是那些的，算是一些启发吧。