# 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。
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原创
2023-12-12 09:57:31
81阅读
前言经常会有人吐槽，Elasticsearch为什么写着写着突然就慢了？
笔者总结了常见的一些导致写入慢的场景，以供大家排查。Elasticsearch写入慢问题排查思路Elasticsearch的写入场景相对比较简单，绝大部分场景下我们都是使用bulk API进行写入操作，列举了下面一些场景可能会导致写入慢的问题。场景1 内存参数配置不合理。是否给Elasticsearch实例足够的内存，如果内
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2023-07-06 14:53:18
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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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记录spark读写postgresql的操作读写mysql同理，个别地方可能需要修改1 连接数据库的两种方式其中一为spark的读取方式，二为通过结合java读取 读取结果为DataFrame读方法一val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/geodb")
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2023-08-16 12:49:57
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问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
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2023-09-25 14:06:47
205阅读
## Spark 写入速度
Spark 是一个基于内存计算的分布式计算框架，它提供了强大的处理能力和高效的数据处理方式。在大数据处理中，写入速度往往是一个关键指标，因为数据的写入速度决定了实时数据处理的能力。本文将介绍使用 Spark 写入数据的方法，并探讨如何提高写入速度。
### Spark 写入数据的方法
Spark 提供了多种方式来写入数据，包括将数据保存到文件系统、将数据保存到数据
原创
2023-09-29 18:20:58
162阅读
// 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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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
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es系统中。即使经过多次的参数优
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2023-12-27 11:20:42
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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
150阅读
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
288阅读
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
163阅读
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
261阅读
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
253阅读
- 概述 -近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated rea
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2024-03-26 06:09:25
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概述整合Spark StructuredStreaming与Hudi，实时将流式数据写入Hudi表中，对每批次数据batch DataFrame，采用 Spark DataSource方式写入数据。 流程与前一篇博客的配置文件一致。 项目结构如下图所示： 主要是 stream 包下的两个 spark 代码。代码MockOrderProducer.scala 模拟订单产生实时产生交易订单数据，使用J
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于
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2023-10-30 11:19:10
90阅读
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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英文 | https://javascript.plainenglish.io/understand-es6-in-20-minutes-8ab8f958e379了解 ES6根据维基百科解释“ECMAScript 规范是由 Netscape 的 Brendan Eich 开发的脚本语言的标准化规范；最初命名为 Mocha，然后是 LiveScript，最后是 JavaScript。”ECMAScr
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2024-07-29 20:38:32
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文章目录1 前言2 translog flush间隔调整2.1 index.translog.durability2.2 index.translog.flush_threshold_size3 索引刷新间隔refresh_interval4 段合并优化5 indexing buffer6 使用bulk请求6.1 bulk线程池和队列6.2 并发执行bulk请求7 磁盘间的任务均衡8 节点间的任
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2024-03-15 08:31:20
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