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
前言 最近sparksql写入elasticsearch数据量逐渐增大,所以需要优化写入的速度. 先说一下集群情况. es集群:elasticsearch-6.2.4, 机器配置:5台4C*16G阿里云机器. spark: 2.1.3.优化方向 从spark参数和es索引两个方向进行优化spark参数 es提供了一套完整的hadoop生态支持.可以完整的支持spark读写es. 在spark的co
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2023-10-08 15:01:33
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个性化的需求随着互联网知识信息指数级膨胀，个性化的需求对于用户来说越来越重要，通过推荐算法和用户点击行为的流式计算可以很简单的做出一个商用的推荐系统。流程javaspark streamingkafkaredismysqlspark streaming从kafka读取用户行为数据，过滤数据后从redis中拉取物品相似度矩阵，从db或缓存中获取用户历史行为，通过协同过滤进行兴趣/ctr候选集计
（1）只有Key-Value 类型的RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的RDD 分区的值是 None。（2）每个RDD 的分区 ID 范围：0 ~ (numPartitions - 1)，决定这个值是属于那个分区的。1. Hash 分区说明对于给定的 key，计算其hashCode，并除以分区个数取余。源码class HashPartitioner(partitions: Int)
MySQL:MGR 学习(2):Write set(写集合)的写入过程作者：gaopengttttMySQL:MGR 学习(2):Write set(写集合)的写入过程水平有限，有误请谅解。源码版本5.7.22一、前文总结前文 <>中已经说明了Write set的生成过程，但是Write set是需要封装如下Transaction_context_log_event中进行广播到其他节点
// 写elasticsearch的代码
ds.write
.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.option("es.nodes.wan.only", "true")
.option("es.mapping.id", "_id")
.option("es.mapping.exclude", "_id")
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2024-04-26 11:20:41
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1."es.http.timeout" -> "5m"
"es.http.retries" -> "50"这两个参数是控制http接口层面的超时及重试，覆盖读请求和写请求，默认值比较小，默认超时时间为1分钟，重试次数为3，建议调整为超时时间5分钟，重试次数50次。2. "es.nodes.wan.only" -> "true"
"es.nodes.discovery"
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2023-09-28 13:20:09
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一、前言MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。二、Spark On HBASE1.可以解决的问题Spark和HBASE无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方
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2024-04-27 17:56:55
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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2023-08-08 17:26:02
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文章目录Spark写入ES优化Spark写入ES方案写入性能优化案例 Spark写入ES优化Spark写入ES方案1.写入demo，详情看官网- Elasticsearch for Apache Hadoop写入性能优化给filesystem cache更多的内存filesystem cache被用来执行更多的IO操作，如果我们能给filesystemcache更多的内存资源，那么es的写入性能
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2023-09-18 22:06:21
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必要设置es.resourceElasticsearch资源位置，在该位置读取和写入数据。需要格式 <index>/<type>es.resource.read（默认为es.resource）用于读取（但不写入）数据的Elasticsearch资源。在同一作业中将数据读取和写入不同的Elasticsearch索引时很有用。通常自动设置（“ Map / Reduce”模块除外
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2024-06-04 12:18:02
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一、Spark集成ElasticSearch的设计动机ElasticSearch 毫秒级的查询响应时间还是很惊艳的。其优点有：1. 优秀的全文检索能力2. 高效的列式存储与查询能力3. 数据分布式存储(Shard 分片)相应的也存在一些缺点：1. 缺乏优
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2023-10-08 17:52:53
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写随笔大概也是做笔记记录下自己思考的意思吧，之前有些事情觉得做随笔还是比较有用的，mark一下一个有用的网址 关于rdd的操作，网上有很多很多的教程，当初全部顺一遍，除了对rdd这个类型有了点概念，剩下具体的方法以及方法的写法已经快忘记了，所以具体还是记一下对某些事情的思考吧。 关于将rdd保存为文件，我使用的是import org.apache.spark.{SparkConf, Spa
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2023-09-16 12:43:06
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本文主要介绍
spark sql读写
es、structured streaming
写入es以及一些参数的配置
ES官方提供了对
spark的支持，可以直接通过
spark读写
es以下是pom依赖，具体版本可以根据自己的
es和
spark版本进行选择：<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<arti
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2023-08-11 22:15:45
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如何使用Spark快速将数据写入Elasticsearch说到数据写入Elasticsearch，最先想到的肯定是Logstash。Logstash因为其简单上手、可扩展、可伸缩等优点被广大用户接受。但是尺有所短，寸有所长，Logstash肯定也有它无法适用的应用场景，比如：海量数据ETL海量数据聚合多源数据处理为了满足这些场景，很多同学都会选择Spark，借助Spark算子进行数据处理，最后将处
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2024-03-12 13:50:24
47阅读
# Spark 写入 Elasticsearch 速度优化指南
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个非常常用的分布式计算引擎，而 Elasticsearch 则是一个强大的实时搜索和分析引擎。将 Spark 与 Elasticsearch 结合使用，可以实现高效的数据处理和分析。本文将介绍如何在 Spark 中实现高速写入 Elasticsearch 的方法，并提供一些优化技巧。
#
原创
2023-12-12 09:57:31
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sparkstreaming的exactly oncespark的exactly once1.利用mysql 的幂等性2. 数据库的事务2.1事务的四个特性原子性一致性隔离性持久性3. 代码实现大致过程3.1ExactlyOnceWordCount3.2更新Kafka的偏移量到Kafka的特殊分区中【__consumer_offset】4 实现方式 两种幂等性和事务性 spark的exactly
# ES Spark写入优化
在现代数据处理框架中，Apache Spark 和 Elasticsearch (ES) 被广泛使用于大数据的快速处理和存储。Spark 拥有强大的数据处理能力，而 Elasticsearch 提供了高效的搜索和分析功能。将 Spark 的处理结果写入 Elasticsearch 是一个常见的数据流转需求，但默认的写入方式可能不会达到最佳性能。因此，本文将讨论如何优
前言 最近sparksql写入elasticsearch数据量逐渐增大,所以需要优化写入的速度. 先说一下集群情况. es集群:elasticsearch-6.2.4, 机器配置:5台4C*16G阿里云机器. spark: 2.1.3.优化方向 从spark参数和es索引两个方向进行优化spark参数 es提供了一套完整的hadoop生态支持.可以完整的支持spark读写es. 在spark的co
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2023-07-06 20:31:35
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