scala - 在Spark中使用复杂过滤从Elasticsearch获取esJsonRDD

Question

我目前正在基于单行 flex 查询(例如)在elasticsearch过滤中获取Spark Job RDD(示例):

val elasticRdds = sparkContext.esJsonRDD(esIndex, s"?default_operator=AND&q=director.name:DAVID + \n movie.name:SEVEN")

现在，如果我们的搜索查询变得复杂，例如:

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "query_string": {
                    "default_operator": "AND",
                    "query": "director.name:DAVID + \n movie.name:SEVEN"
                }
            },
            "filter": {
                "nested": {
                    "path": "movieStatus.boxoffice.status",
                    "query": {
                        "bool": {
                            "must": [
                                {
                                    "match": {
                                        "movieStatus.boxoffice.status.rating": "A"
                                    }
                                },
                                {
                                    "match": {
                                        "movieStatus.boxoffice.status.oscar": "false"
                                    }
                                }
                            ]
                        }
                    }
                }
           }
        }
    }
}

我是否仍可以将该查询转换为嵌入式 flex 查询，以与 esJsonRDD 一起使用？还是无论如何，上面的查询仍然可以和和 esJsonRDD 一起用于 吗？
如果没有，那么在Spark中获取此类RDD的更好方法是什么？

因为esJsonRDD似乎只接受内联(一行) flex 查询。

Answer 1

使用三引号:

val query = """{
"query": {
    "filtered": {
        "query": {
            "query_string": {
                "default_operator": "AND",
                "query": "director.name:DAVID + \n movie.name:SEVEN"
            }
        },
        "filter": {
            "nested": {
                "path": "movieStatus.boxoffice.status",
                "query": {
                    "bool": {
                        "must": [
                            {
                                "match": {
                                    "movieStatus.boxoffice.status.rating": "A"
                                }
                            },
                            {
                                "match": {
                                    "movieStatus.boxoffice.status.oscar": "false"
                                }
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        }
     }
  }
}"""

val elasticRdds = sparkContext.esJsonRDD(esIndex, query)