代价较小的批量操作与 mget 可以使我们一次取回多个文档同样的方式， bulk API 允许在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。 如果你需要索引一个数据流比如日志事件，它可以排队和索引数百或数千批次。bulk
epoll真正实现高并发服务器epoll是IO模型中的一种,属于多路复用IO模型；select也是一种多路复用的IO模型,但是其单个select最多只能同时处理1024个socket,效率实在算不上高注意：epoll仅在linux中可用select实现并发的思路：1.当网卡收到数据后会现将数据写入到缓冲区2.发送中断信号给CPU3.CPU执行中断程序,将数据从内核copy到socket的缓冲区4.
线程池—FutureTask源码解析简介在学习线程池之前，需要先学习一下 FutureTask，因为线程池 submit 的结果就是 FutureTask。那么什么是 FutureTask，其表示一个未来的任务。也就是说这个任务比较耗时，当前调用线程会阻塞拿到这个结果。FutureTask 接口继承体系FutureTask 实现了 Future 和 Runnable 接口，又能执行，又能拿到执行结
下载最新版ElasticSearch。 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/。并上传到CentOS上的/usr/local目录下。解压刚刚下载的ElasticSearch的压缩包tar -zxf elasticsearch-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz修改Linux系统的限制配置a. 修改系统中允许应用最多创建多少文件等的限制权
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2024-06-05 15:34:17
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分片策略分片数制定每个分片占用的硬盘容量不超过 32G，如果索引的总容量在 500G 左右，那分片大小在 16 个左右即可；一般都设置分片数不超过节点数的 3 倍；推迟分片分配对于节点瞬时中断的问题，默认情况，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果这个节点在此期间重新加入，重新加入的节点会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配。这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开
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2024-02-08 08:04:17
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每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
原创
2023-08-03 22:36:24
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归并线程配置segment 归并的过程，需要先读取 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以，ES 提供了对归并线程的限速机制，确保这个任务不会过分影响到其他任务。在 5.0 之前，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec&
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2024-06-01 02:18:48
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一、线程池简介1.线程池状态1）Running:运行中2）ShuttingDown：关闭中3）Termitnaed：已关闭2.线程池是进程级的重量级资源。生命周期默认和JVM一致。3.线程池优缺点 线程复用机制 1）降低系统资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 2）提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
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2024-02-24 10:36:05
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最近在作学习epoll,也看了很多的资料，关于epoll的原理就不多说了，很简单，需要注意的是，如果仅仅的采用epoll来处理网络服务器的话，感觉性能不会提高太大，毕竟io的处理相对于epoll或者poll的检测来说，时间消耗是比较多的。这个话说得可能比较的绕口，简单说就是你每次的epoll_wait所花费的时间，相对于你得到事件后所作的read,writ
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2024-05-30 22:45:33
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业务背景该业务是报表查询类业务：要求从销售出库数据（存储于ElasticSearch索引中）中，按照管理者分组聚合查询各个管理者一定时间段内的动销汇总数据，如出库金额、毛利率等。
但由于出库单索引中，只记录了每条出库记录的货主（商品持有人），而没有记录这些商品持有人的管理者（因为管理者和货主的关系是可变动的），因此无法直接按照管理者聚合，只能将先查出每个管理者所附属的货主，再把这些货主作为条件到E
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2024-07-13 09:39:04
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# 使用 Spark 实现 ES Bulk 线程数的步骤指南
在大数据处理的场景中，我们经常面临将数据批量写入 Elasticsearch（ES）的需求。Spark 提供了强大的数据处理能力，而与 Elasticsearch 结合使用，可以达到高效的数据更新和写入。本文将指导初学者如何在 Spark 中实现 Elasticsearch Bulk 写入的线程控制。
## 整个流程
| 步骤 |
{
"error" : "Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported",
"status" : 406
}解决办法进入head插件安装目录编辑/usr/src/app/_site/vendor.js（我的es_Head插件部署在docker容器中，路径作为参考） 修改共有两处：第6886行
每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
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2024-02-28 12:51:10
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引言前段时间参与Elasticsearch离线平台化项目，主要是做一套Elasticsearch的buildservice, 一方面通过bahamut的数据流定义能力，直接对接用户原始数据，实现全增量一体化，解决用户准备数据的痛点。另一方面，社区的elasticsearch并没有全量增量的概念，所有数据都是用户通过sdk一条一条发给es在线服务构建索引，很难处理海量数据的场景，而且也难免对在线的性
大多数search API都是可以操作多个索引的，除了explain API。当执行一个search API时，可以指定routing参数，去搜索特定的主分片及其副本分片。routing参数值可以是个以逗号分隔的字符串列表，这样es会搜索每个字符串对应的分片。默认情况下，会以轮询方式把搜索请求发送到副本组中的某个分片，我们可以修改动态配置cluster.routing.use_adaptive_r
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2024-04-04 10:48:44
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线程池的 execute() 方法是如何执行的？执行流程一般情况下，我们使用线程池经常会用到它的 execute() 方法去提交任务，那么你知道它的执行流程吗？我们首先来看下源码实现：public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerExcept
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2024-03-28 11:46:15
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ThreadPool部分Elasticsearch 内部使用了线程池，通过这些线程池之间的合作完成工作，在需要时传递工作。一般来说你不需要调整和优化线程池。但是有时候你看着这些线程池的状态，对你掌握你的集群行为是很有帮助的。这有十几个线程池，他们的格式都是类似的： "index": {
"threads": 1,
"queue": 0,
"active"
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2024-04-24 21:40:28
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# 学习如何使用Python进行Elasticsearch Bulk操作
## 引言
Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，支持文档存储和全文搜索。在处理大批量数据时，使用Bulk API可以显著提高性能和减轻负担。本文章将带领您完成使用Python实现Elasticsearch Bulk操作的流程。
## 流程概述
以下是使用Python进行Elasticsearch Bulk
原创
2024-10-04 04:04:19
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在 CRUD 章节，我们已经知道 ES 的数据写入是如何操作的了。喜欢自己动手的读者可能已经迫不及待的自己写了程序开始往 ES 里写数据做测试。这时候大家会发现：程序的运行速度非常一般，即使 ES 服务运行在本机，一秒钟大概也就能写入几百条数据。这种速度显然不是 ES 的极限。事实上，每条数据经过一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing 是一种极大的性能浪费，为此，ES 设计
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2024-10-28 11:43:58
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基于udp协议：IGMP,DNS,TFTP,PIP,BOOTP,DHCP,SNMP,NFS,IP电话的专有协议，流式多媒体通信（专用协议）基于TCP协议 ：SMTP,WWW,FTP,TELENT. 无线网加密方法安全性由低到高：MAC地址过滤，WEP，WPA,WPA2 ESB、RUP、EJB、PERT技术说明ESB 全称为Enterprise Service Bus，即企业服务
