1.上一篇文章中提到index segment只要刷入到os cache后，就打开供查询，这个操作是非常危险的，一旦未将数据刷入到os disk，而此时数据丢失，将会导致不可逆的问题。
所以本篇补充，继续进行优化docuemnt写入流程。
2.最终的优化的写入流程：
1）数据写入buffer缓冲和translog日志文件中。
当你写一条数据
es写数据过程客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica nodecoordinating node，如果发现primary node和所
整体上看，Client 向 ES 发送写请求，es 接收数据，写入磁盘文件，返回响应给 Client 写入成功，这样就完成了。然后拉近看一下，看看内部都做了什么工作。2. ES 整体结构ES 集群里面有多个 Server 节点，一个 ES Index 有多个 shard 分片，每个 shard 有多个副本。其中有一个 primary 主副本，负责写入，其他副本为 replica，不能写，只能同步
# 使用DataX将数据写入Hive
## 简介
在数据处理过程中，我们经常需要将数据从一个数据源导入到另一个数据源中。DataX是一个强大的数据同步工具，可以帮助我们高效地将数据从一个数据源同步到另一个数据源中。本文将介绍如何使用DataX将数据从Elasticsearch写入到Hive中，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装并配置好以下几个工具：
1. Dat
ES数据写入过程ES索引由多个分片组成，分片有主分片和副本分片，且主分片和副本不能同时在同一节点上。可以看到，ES数据写入是一个分布式的过程。假设客户端发送批量写请求，ES写入过程如下：1）协调节点接收到写请求，并做参数校验处理、生成id等；2）计算每条数据归属的主分片，形成Map<ShardId, List<RequestBulkItem>>列表；3）根据上面的列表，协调
文章目录一. DataX 概述1.1 设计理念1.2 当前使用现状二. DataX3.0框架设计三. DataX3.0插件体系四. DataX3.0核心架构4.1 核心模块介绍4.2 DataX调度流程五. DataX 3.0六大核心优势5.1 可靠的数据质量监控5.2 丰富的数据转换功能5.3 精准的速度控制5.4 强劲的同步性能5.5 健壮的容错机制5.6 极简的使用体验5.6.1 易用5.
写操作一、写数据底层原理二、Translog三、段合并段合并性能问题其他性能四、删除和更新总结 一、写数据底层原理当用户向一个节点提交了一个索引新文档的请求，节点会计算新文档应该加入到哪个分片（shard）中。每个节点都存储有每个分片存储在哪个节点的信息，因此协调节点会将请求发送给对应的节点。注意这个请求会发送给主分片，等主分片完成索引，会并行将请求发送到其所有副本分片，保证每个分片都持有最新数
第1章 DataX简介1.1 DataX概述 DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。 源码地址：https://github.com/alibaba/DataX1.2 DataX支持的数据源DataX目前已经有了比较全面的插件体系，
1. toolbox：这是ECharts中的工具栏。内置有导出图片、数据视图、动态类型切换、数据区域缩放、重置五个工具。2. toolbox中的属性，不包含五个工具。里面最主要的就是feature这个，这是toolbox的配置项，五个工具的配置就是在这个里面实现的。属性类型说明toolbox.showboolean默认值为true，是否显示工具栏组件toolbox.orientstirng默认
# DataX同步MySQL数据到Elasticsearch写入不进去的问题解析
## 前言
在数据处理和分析的过程中，我们常常需要将关系型数据库中的数据同步到Elasticsearch中进行索引和搜索。DataX是一款开源的数据同步工具，可以方便地实现从各种数据源到各种数据目标的数据同步。然而，在使用DataX同步MySQL数据到Elasticsearch时，有时候可能会遇到写入失败的问题，
原创
2023-08-18 12:25:11
317阅读
一、Datax概览离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。Features 将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上D
现象 mysql->hive 或者oracle->hdfs 源表数据100w 结果hive表数据200w。这个现象很容易发生，只要你同一时间调度这个json两次。原因 "writeMode" : "append", "nonconflict","truncate" * append，写入前不做任何处理，data-ingestion hdfswriter
# 数据写入Hive的实现流程
在大数据领域，数据的采集和存储是一项重要的工作。通过DataX，可以把数据从不同的数据源写入到Hive中。本文将为刚入行的小白详细讲解如何利用DataX将数据写入Hive。接下来，我们将分步骤进行说明，最后给出示例代码。
## 整体流程
整个流程可以分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
背景最近在重构权限管理系统(PMS)，因此在验证新开发功能的行为是否和旧功能相同时，采用了一种思路，
控制相同的输入，比对输出是否尽可能一致。因为重构选用了微服务的架构，对于数据库这边拆分成了
多个库。因此开发时需要将原先的PMS库的数据迁移到异构的多个数据库中。迁移方案迁移的基本思路是写转换sql语句，查出数据并导入目标库的目标表思路1查出的数据导出到Excel，然后通过Excel导入到目的库。
文章目录第1章 DataX简介1.1 DataX概述1.2 DataX支持的数据源第2章 DataX架构原理2.1 DataX设计理念2.2 DataX框架设计2.3 DataX运行流程2.4 DataX调度决策思路2.5 DataX与Sqoop对比第3章 DataX部署第4章 DataX使用4.1 DataX使用概述4.1.1 DataX任务提交命令4.2.2 DataX配置文件格式4.2 同
第1章 DataX简介1.1 DataX概述DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。源码地址：https://github.com/alibaba/DataX1.2 DataX支持的数据源DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的
partial update首先，了解下，什么是partial update，与传统的update有什么区别？传统的update，一般的实现方式，先发起一个get请求，获取到document，然后再做修改，发送put请求PUT /index/type/id，到es中，进行全量替换。es将老的document标记为deleted，然后重新创建一个新的document。而partial update，
Sqoop主要特点1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中；2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了map-reduce计算框架，根据输入条件生成一个map-reduce作业，在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作，速度比单节点运行
DataX介绍及使用指南一、DataX概述二、DataX框架设计三、DataX部署及使用3.1 系统环境3.2 快速上手3.3 调试3.4 简单使用 一、DataX概述DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。设计理念 为了解决异构数据源同步问题，
文章目录1. 背景2. 解决之道2.1 技术选型2.2 字段类型问题2.3 字段名字问题2.4 字段值内容转换3. 总结 1. 背景最近在做系统重构，由原来的单体系统重构成分布式微服务系统，原始是单个数据库，也要按业务进行数据库的垂直拆分，便于以后的业务发展扩展和数据量大了之后的分片处理。因为规范落实不够，导致之前的表和字段有部分不够规范。主要有一下的两个问题：字段类型：时间上用了int存放时间
