# Python并发写入ES
## 引言
在处理大量数据时，为了提高效率和减少等待时间，我们通常需要使用并发编程来实现并发写入。本文将介绍如何使用Python进行并发写入Elasticsearch（以下简称ES）的操作。
## 什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，它可以实现全文搜索、结构化搜索、分析和可视化等功能。它使用Luc
原创
2023-11-06 07:49:42
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传送门 在此基础上实践和改编某些点1. 并发编程实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”使用Python实现并发编程主要有3种方式：多进程、多线程、多进程+多线程。进程间通信必须通过进程间通信机制（IPC，Inter-Process Communication）来实现数据共享，具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存区等。2. Python的多进程Unix和Linux操作系统上提供了f
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2023-08-02 11:02:05
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一、Elasticsearch写入请求流程 假设一个写入请求发到node1node1接收到请求，根据_routing或_id来计算数据该写到哪个分片上，并且根据集群状态中的信息找到该分片的主分片在哪个节点上。这里发送到node3node3接收到请求的时候，开始往主分片里写数据主分片写入完成后，转发请求到该分片的副本分片所在节点（node1、node2），并等待返回结果副本分片接收到请求后，开
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2024-03-22 19:27:29
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目录1.修改某个索引的分片数2.es 写入超时3.重索引4.es常用命令5.华为云es开启安全模式,客户端使用方法6.运维的一些命令7.新加Es节点操作8.由tranlog引起的文件句柄过多问题解决1.修改某个索引的分片数#其中, index_patterns 表示要匹配的索引名#"order": 1 ,这个值,在的会overwite小的值,eg: 默认的es_tempate一般我们都配置为0,这
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2024-05-23 16:23:15
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问题产生背景众所周知，es经常被用于存储日志数据，其中在某些场景下，日志产生的时机不同，并且需要将多类具备关联关系的日志写入同一个document，就会带来同一个文档可能会被其它文档覆盖，或者missing等问题。大家都知道es是不支持事务的，同时也不具备像关系型数据库那样可以关联查询的能力。所以我们如何将一个document在被完成后具备关联关系呢？我们需要遵循以下流程：基础document创建
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2024-04-18 08:59:48
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导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。本文是腾讯开源团队投稿。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量
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2024-05-17 09:41:35
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导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。本文是腾讯开源团队投稿。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入
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2024-08-15 10:13:15
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概述 表格存储（原OTS）的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入，特别适合日志数据或物联网场景（例如轨迹追踪或溯源）数据的写入和存储。这些场景的特性是，会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库，需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能，需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景，我们在存储层做了很多的优化（本篇文章不赘述），同时在SD
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2024-09-02 15:59:35
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思考几个问题：为什么搜索是 近实时 的？为什么文档的 CRUD (创建-读取-更新-删除) 操作是 实时 的?复习一遍从上到下的整体结构这里有篇文章讲解的很形象：这是集群cluster。这是节点Node：就是个机器。由一个或者多个节点，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch的索引。在一个索引下，分布在多个节点里的绿色小方块称为分片：Sha
接着上一篇博文，我再补充一下： 在js中收集到用户行为数据之后呢，我们要在后台对数据进行处理，怎么处理？在实际项目中我分两条路走： 一、直接写入mongodb，随着电商网站规模越来越大，访问量越来越高，这种非关系型数据库可以有效地化解高并发的问题 二、做
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2024-04-05 13:50:06
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作者：zhuzhuba0081、用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几百条这样子。bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es node的单个shard做压测。先bul
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2024-06-10 01:44:52
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导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入到
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2024-05-21 15:31:28
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问题导读： 1、如何进行写入瓶颈分析？ 2、如何进行性能优化？ 3、如何优化写入模型？ 4、单节点写入能力如何提升？滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10
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2024-03-28 10:13:28
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高并发教程-基础篇-之分布式全文搜索引擎elasticsearch的搭建如果大家看了我的上一篇《2.高并发教程-基础篇-之nginx+mysql实现负载均衡和读写分离》文章，如果能很好的利用，那么其实已经可以轻松日抗千万级别的访问量了，但是如果业务涉及查询比较多，查询条件比较丰富，又或者我就想要查询的响应更快点，那么在mysql上面去做优化，其实比较辛苦,有没有更好的解决方案呢？答案是肯定的！它就
1 微服务8服务间的通讯 10服务的注册与发现 11高并发和高可用# 1 Iaas ，Paas和Saas
-基础设施服务：自己买服务器，开发项目，部署在服务器上，监控
-平台即服务：项目开发完---》放到人家服务器上即可--》自动备份，自动监控
-软件即服务：买别人的软件服务
iass基础设施服务（组装机）：你买了一大堆电脑配件，cpu 主板..然后组装完成后 装上系统就可以上
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2024-09-12 16:26:58
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## MongoDB并发写入查询QPS
### 什么是MongoDB？
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库管理系统，采用文档存储的方式，能够快速存储和处理大量数据。与传统的关系型数据库相比，MongoDB更适合应对大规模的数据操作和高并发的访问。
### 并发写入和查询
并发写入和查询是数据库系统中非常重要的概念。在高并发的情况下，数据库需要能够同时处理多个写入和查询操作，以提高系
原创
2024-03-30 04:00:35
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目录一 走入并行世界1 并行概念1.1.1 同步和异步1.1.2 并发与并行1.1.3 临界区1.1.4 阻塞和非阻塞1.1.5 死锁、饥饿和活锁1.2 并发级别1.3 回到java：JMM1.3.1 原子性1.3.2 可见性1.3.3 有序性1.4 哪些指令不能重排：Happen-Before规则二 JAVA并行程序基础1 .1并发概念1.1.1 线程与进程1.2 线程的
前言近期即将上线一个在线考试类的系统，由于甲方客户比较重视此次考试，所以各种准备工作也要做足。故此对线上系统做了一次比较全面的压力测试，也是通过这次测试，验证了之前的很多想法，自感收获颇丰，故留此文。准备测试用例正常来说，待测用例可能是接口，也可能是页面，或者是一连串的操作动作，比如先登录，再浏览某页面，再提交某表单等等。具体情况不同，准备用例的复杂程度也有区分。我这里就是准备了几个接口，然后把接
补充：数据安全问题进程：
多个进程操作同一个文件,会出现数据不安全
线程：
多个线程操作同一个全局变量，会出现数据不安全
对于共享的数据操作：
如果是 += *= /= -= 操作，都存在数据不安全问题
如果是append，extend，p
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2024-06-11 00:12:40
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一、插入数据1、首先准备类似如下数据{"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162"}} 2、调用es相关模块插入数据到es中#!/usr/bin/python
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2023-06-16 16:58:51
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