不管是日常业务数据处理中，还是数据库的导入导出，都可能遇到需要处理大量数据的插入。插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响，这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较，方便以后应用中插入方法的选择。插入分析MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成，其中的数字表示大约比例：连接：（3）发送查询给服务器：（2）分析查询：（2）插入记录：（1x记录大小）插入索引：（1x索引）关闭：（
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
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2024-08-07 20:43:40
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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
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2024-05-06 17:03:45
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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
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2024-02-22 01:57:52
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# 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
原创
2023-12-16 05:56:14
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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
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2024-02-22 22:34:48
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# 将ElasticSearch数据写入MySQL的完整指南
随着数据处理和存储需求的不断增长，许多开发者需要将从ElasticSearch（ES）中获取的数据写入到MySQL数据库中。本文将详细介绍这一过程的步骤、所需代码以及每一步的解释，帮助初学者完整理解这一过程。
## 整体流程概览
首先，我们需要明确该流程的各个步骤。下面的表格展示了从普通数据提取到将其写入MySQL的完整流程。
# 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
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## 数据导入MySQL的流程
### 1. 确保DataX和MySQL已经安装和配置好
在开始之前，确保你已经安装了DataX和MySQL，并且配置好了相应的环境变量和数据库连接信息。
### 2. 准备数据源和目标表
在进行数据导入之前，需要先准备好数据源和目标表。
- 数据源可以是各种类型的数据文件，例如CSV、JSON、Excel等。
- 目标表是MySQL中的一张表，需要提前创
原创
2023-09-18 09:11:07
357阅读
# DataX写入MySQL实现流程
## 1. 数据准备
在开始使用DataX写入MySQL之前，需要确保以下几点：
- 安装好Java环境
- 下载并安装好DataX
- 准备好要写入MySQL的数据源文件
## 2. DataX写入MySQL流程
下面是使用DataX写入MySQL的整个流程，可以使用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配
原创
2023-08-21 08:32:33
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Logstash概述 Logstash是一个具有实时管道功能的开源数据收集引擎，Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据规范化为所选择的目的地，清理和大众化所有数据，用于各种高级下游分析和可视化用例。虽然Logstash最初推动了日志收集方面的创新，但是它的功能远远超出了这个用例，任何类型的事件都可以通过大量的输入、过滤
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2023-10-18 21:59:41
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# Logstash将Elasticsearch数据写入MySQL的详解
## 引言
在现代数据处理架构中，Elasticsearch和MySQL各自扮演着重要的角色。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和数据分析引擎，常用于大规模的数据检索和分析。而MySQL则是一个传统的关系型数据库，适用于结构化数据存储与管理。在许多应用场景中，用户可能需要将Elasticsearch中
创建一个从Mysql数据库同步数据到es的任务，这个任务的所有相关文件都放在logstash安装目录下的sync文件夹下。注：在es中需要提前创建好要使用的index，type及type的结构可以由logstash任务自己创建。1、新建任务文件夹cd /usr/local/logstash-7.9.3/
mkdir sync2、在sync文件夹下创建任务的配置文件cd sync/
touch lo
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2023-11-28 02:24:53
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ES写入数据过程路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：1）首先将数据写到内存缓存区memory buffer。这个阶段的数据是易丢失的，如果节点在此时崩溃，数据可能会丢失。2）然后将数据写到translog缓存区。3）与 2）同时，ES将数据转换为Lucene可以理解的格式，每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成Lucene索引段（segme
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2024-02-03 16:14:01
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目录1 DataX
2 ODPS同步数据到HDFSHA 配置Kerberos 配置域外访问配置3 HDFS同步数据到另一个HDFS
4 MongoDB同步数据到HDFS
5 带 Kerberos 的域外数据传输
1. DataX
数据同步的工具有很多，比如Hadoop和结构化数据存储之间高效批量数据传输的工具Apache Sqoop，借助于 Hadoop集群可以并行的高效传输数据，但是这种方式往
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2024-09-02 14:35:45
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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
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2024-03-03 10:21:42
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# 从datax向mysql写入数据
在数据处理领域，DataX 是一个开源的数据同步工具，可以帮助用户实现高效的数据同步和数据抽取工作。在实际应用中，我们常常需要将从各种数据源中抽取的数据写入到数据库中进行存储和分析。本文将介绍如何使用 DataX 将数据写入 MySQL 数据库中。
## 准备工作
在开始写入数据之前，需要确保已经安装了 DataX，并且配置了连接 MySQL 数据库的相
原创
2024-06-19 06:12:55
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# 从MySQL到Elasticsearch的数据同步工具DataX
## 什么是DataX
DataX是一个开源的数据同步工具，可以帮助用户在不同的数据源之间进行数据的同步传输。它可以支持多种数据源，包括MySQL、Elasticsearch等，同时也支持对不同数据库之间的数据进行转换和清洗。
## DataX的特点
1. 支持多种数据源：DataX可以连接多种数据库、文件和云存储等数据
原创
2024-05-26 05:04:41
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为了方便测试，我们先建立个索引，如果没有索引，他也能插入，只是走的是默认插入格式。不过虽然接触es已经4年了，但是在工作中，整体项目用es存储的机会还是比较少，所以我对索引不太熟悉，这里，就请大家勉为其难和我一起学习下，es的索引（熟手可跳过，直接看下面的开发部分）下面需要记住的话1.索引就相当于是es的数据库（7.x版本的es没有数据表的概念）PUT http://IP:9200/test1这个
数据库迁移是我们经常可遇到的问题，对于少量的数据，迁移基本上不会有什么问题。生产环境中，有以下情况需要做迁移工作：磁盘空间不够。比如一些老项目，选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移，硬盘很有可能出现短缺；业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务，业务压力增大，不堪重负。如果 IO 压力在可接受的范围，会采用读写分离方案；机器出现瓶颈。机器出现瓶颈主要在磁盘 IO 能力、内存、C
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2024-09-25 06:19:49
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