本文将详细介绍利用 ES-Hadoop 将 Spark 处理的数据写入到 ES 中。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.1ES 版本：6.5.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId
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2023-08-26 01:15:00
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# 实现mysql和es的写入性能
## 整体流程
首先，我们需要将数据存储到MySQL数据库中，然后再将数据同步到Elasticsearch（ES）中，以提高检索性能。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据写入MySQL数据库 |
| 2 | 数据同步到Elasticsearch |
## 具体操作步骤
### 步骤1：数据写入
原创
2024-04-17 04:55:19
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# 提升性能：ES写入性能和MySQL
在当今大数据时代，数据量日益增长，对数据库性能的要求也越来越高。在数据库性能方面，写入性能是一个关键指标，特别是在需要高并发写操作的场景下。在本文中，我们将比较Elasticsearch（ES）的写入性能与MySQL，并介绍如何提升ES的写入性能。
## Elasticsearch写入性能
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，具
原创
2024-03-04 05:10:55
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Elasticsearch的特点Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 优势： 1）分布式的文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。 2）分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。 3）简单的restful api，天生的兼容多语言开发。 4）易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。（pb指petabyte，1PB=1024TB）Elasti
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2023-08-23 23:26:29
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「干货」图解 Elasticsearch 写入流程【图文】_zhenghhgz_51CTO博客请访问原文 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 shar
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2023-11-17 17:17:57
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概述本文沉淀Elasticsearch性能优化方式，包含写入、搜索优化。
推荐结合《Elasticsearch必备原理理解》一起食用~一、写入速度优化在Elasticsearch的默认设置下，是综合考虑数据可靠性、搜索实时性、写入速度等因素的。当离开默认设置、追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。有时候，业务上对数据可靠性和搜索实时性要求并不高，反而对写入速度要求很高，此时
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2024-01-12 15:17:49
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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。修改mysql数据库配置：0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit =&n
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2024-03-12 17:38:37
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这里写目录标题ES 的使用场景ES 的特征ES 的分布式架构ES 写入数据的原理整体写入流程底层写入原理ES 搜索数据的原理整体搜索流程底层搜索原理有三类：ES 数据的删除段合并 ES 入门ES 的使用场景ES 的特征 所以其使用场景主要是：全文检索日志搜索交易订单曲线，安全指标监控ES 的分布式架构ES 写入数据的原理整体写入流程客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 c
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2023-12-27 06:54:12
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MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。原数据库的同步问题由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和
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2023-07-28 23:19:32
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1.ES概述ES全称为"ElasticSewrch", 是一个基于RESTful web接口, 并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。ES可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。简单来说, ES可以帮助我们快速完成海量数据的搜索工作.2.场景介绍在实际开发中,为了保证数据的安全性和持久性, 所以,我们一般会把数据存储的数据库
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2023-09-05 22:11:20
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同步自己博客的原创文章，放到这里样式有点改变，感觉不好看的去原地址看下 Shardingsphere结合ES、Mysql MHA、Logstash实现全家桶https://blog.nxhz1688.com/2021/02/25/shardingsphere-full/https://blog.nxhz1688.com/2021/02/25/shardingsphere-full/htt
# MongoDB与Elasticsearch写入性能对比指南
在当今的数据驱动世界中，选择合适的数据库架构对于实现高效的数据处理至关重要。MongoDB和Elasticsearch是两种流行的数据库，但它们在写入性能上可能会有显著差异。本指南旨在帮助你实现MongoDB与Elasticsearch的写入性能对比，包括准备、实现和分析结果的步骤。
## 流程概述
下面是进行MongoDB和E
es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么？底层的lucence介绍一下呗？倒排索引了解吗？一、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，
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2023-12-26 11:01:50
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## es mysql 写入性能对比
### 1. 流程概述
在进行 "es mysql 写入性能对比"之前，首先需要明确整个流程。下面是实现该对比的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 使用 MySQL 写入数据 |
| 3 | 使用 Elasticsearch 写入数据 |
| 4 | 性能对比 |
### 2. 准备数据
原创
2023-12-31 05:47:07
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一 elasticsearch 写入速度优化提升写入速度 1. 加大tranlog flush间隔#降低写阻塞，默认每个请求都flush
index.translog.durability: request
#这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程
#如果系统可以接受一定几率的数据丢失,
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2024-02-19 18:17:34
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经常有人问，架构师的学习路线是什么？我一般推荐架构师的基本功，是从「存储选型」开始的。本文整理了存储选型的思路和整体框架，主要包括几个部分内容：了解目前的存储技术趋势，以及对开发人员新的要求存储选型的原则，避免日常的经典误区结合典型数据库特点，说明如何进行存储选型，提高业务开发效率常见的场景和解决方案1、存储技术发展看存储选型1.1 存储类型多样化DB-Engines数据库排名并不代表数据库的安装
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2023-09-21 22:31:37
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首先说明任何版本的es的默认配置，都是综合考虑写入、查询、合并、搜索等等所有性能因素给出的，个人建议，如果是cpu、内存、缓存、磁盘io等任何一项指标达到满负载，比如cpu已经吃满了，此时就不要尝试着去调整参数来优化写入速度了。从以下几点逐个分析是否能调优写入速度，本文中的配置项均在elasticsearch-5.4.3版本中测试。调优点加大 translog flush 间隔 ， 目的是降低 i
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2024-03-16 11:59:30
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ES提高写入性能的目标增大写吞吐量，越高越好基本原则客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否由HTTP429返回，实现Retry以及线程数量的自动调节服务器端：先分解问题，在单个节点上测试调整以达到最高吞吐量使用更好的硬件（通过观察CPU/IO Block）线程切换/堆栈状况服务器端优化写入性能的一些手段降低IO操作使用ES自动生成的文档ID（可以避免get操作
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2024-03-18 10:52:49
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# MongoDB写入和MySQL写入性能比较
在当今的数据库领域，MongoDB和MySQL是两种非常流行的数据库系统。它们在数据存储和处理方面各有优势。本文将通过代码示例和流程图，对MongoDB和MySQL的写入性能进行比较。
## 流程图
首先，我们来看一下MongoDB和MySQL写入操作的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选
原创
2024-07-21 04:16:32
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筛查分析普及：JMQ 默认生产者发送消息 QPS 受到主题的 broker 数量影响，(8w/s)/broker3.2.1 MQ 积压分析1）分析原因一、ES 写入量大，导致 ES 写入 QPS 瓶颈ES 写入瓶颈需要进行压测，才能确定实际是否达到瓶颈； 通过查询集群负载，写入队列有无积压，cpu 高不高，来定位 以下为调整 MQ 批量消费大小后的 ES 监控 写入队列无积压，CPU 不高，写入
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2024-02-22 12:33:23
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