## 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
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# 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
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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
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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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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Hbase一.Hbase概述二.Hbase发展史三.Hbase应用场景四.Apache HBase生态圈五.HBase物理架构六.HBase数据管理七.HBase架构特点八.HBase Shell九.HBase操作十.示例 一.Hbase概述Hbase是一个领先的NoSQL数据库是一个面向列的数据库是一个分布式hash map基于Google Big Table论文使用HDFS作为存储并利用其可
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2023-07-19 13:40:51
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负载信息：RegionServer:3个 Region:5400多个现象：在使用Spark对HBase进行scan操作时发现有些task执行比较慢原因分析：查看Spark应用的executor日志，发现查询慢的都是027节点请求的。 获取此节点的regionServe
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2023-06-11 15:35:39
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优化一：HBase表的优化在建立HBase表时，提前设置好表的数据存放的压缩的方式提前建立region分区设置读取表中的数据不缓存优化二：Spark程序的优化优化场景Spark中有Driver与Executor Executor执行Task Executor执行Task的时候，有可能会用到Driver中的数据 那么就需要Driver将数据发送给Executor Executor中如果要处理不同分区
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2023-07-14 15:44:41
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文章目录1、ClickHouse的写入性能2、ClickHouse的查询性能3、ClickHouse快的本质3.1 预排序3.2 列存储3.3 压缩3.4 优秀的存储引擎3.4.1 MergeTree3.4.2 ReplacingMergeTree3.4.3 SummingMergeTree 本文主要介绍一下ClickHouse为什么在单表查询时速度那么快！我们知道ClickHouse是由俄罗斯
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2023-09-26 13:47:00
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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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文章目录一、HBase部分1-1、hbase.regionserver.handler.count1-2、压缩1-3、分裂1-4、hbase.regionserver.optionallogflushinterval1-5、hbase.hregion.memstore.flush.size1-6、hbase.hstore.blockingStoreFiles1-7、hbase.rest.thre
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2023-06-19 06:56:29
414阅读
一、NorFlash概述1、NorFlash Intel于1988年首先开发出NOR Flash 技术，彻底改变了原先由EPROM(Erasable Programmable Read-Only-Memory电可编程序只读存储器)和EEPROM(电可擦只读存储器Electrically Erasable Programmable Read - Only Memory)一统天下的局面。
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2024-10-05 14:05:51
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这里写自定义目录标题clickhouse初探是什么特点性能缺点使用结构目录ClickHouse多种连接方式欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特
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2024-01-10 22:57:33
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Hbase的优化服务端优化： hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，特别大的时候scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至oom。 hbase.regionserver.hlog.splitlog.writ
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2023-11-10 22:43:22
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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
spark-初阶①(介绍+RDD)Spark是什么?Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算.Spark的特点(优点)速度快Spark 的在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍基于硬盘的运算速度大概是
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2024-05-27 18:13:55
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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
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Spark DataFrame 写入 HBase 的常用方式Spark 是目前最流行的分布式计算框架, 而 HBase 则是在 HDFS 之上的列式分布式存储引擎, 基于 Spark 做离线或者实时计算, 数据结果保存在 HBase 中是目前很流行的做法例如用户画像单品画像推荐系统等都可以用 HBase 作为存储媒介, 供客户端使用因此 Spark 如何向 HBase 中写数据就成为很重要的一个环
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2023-08-02 15:10:44
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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
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