java操作elasticsearch实现批量添加主要使用了bulk 代码如下: //bulk批量操作(批量添加) @Test public void test7() throws IOException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application"

1.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bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

1.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bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

import pymongo import math from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import time HOST = ['ip:端口'] es = Elasticsearch(HOST,timeout=3600) # 链接ES HOST可以是[ip:端口,ip:端口] 的集群 client = pymongo.MongoClient("") # 链接数据库 db =

使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程 这篇文章主要介绍了使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程,Elasticsearch处理数据索引非常高效,要的朋友可以参考下 Elasticsearch是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动: Schema free:可以向服务

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

1.安装Elasticsearch数据库 PS:在此之前需首先安装Java SE环境 下载elasticsearch-6.5.2版本,进入/elasticsearch-6.5.2/bin目录,双击执行elasticsearch.bat 打开浏览器输入http://localhost:9200 显示以下内容则说明安装成功 安装head插件,便于查看管理(还可以用kibana) 首先安装Nodejs(下载地址https://nodejs.org/en/) 再下载 elasticsearch-head

es批量导入进一对多的数据 我有一个产品表 一个产品对应多个属性名 一个属性名对应多个属性值 一个产品还对应一个分类名称    控制层 @ApiOperation(value = "导入所有产品信息数据库中商品到ES")@RequestMapping(value = "/importAll", method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic CommonResult<Integer> importAllLi

这个其实比较简单,直接上代码. 注意部分逻辑可以换成你自己的逻辑 package com.cs99lzzs.elasticsearch.service.imp; import java.sql.Timestamp; import java.text.DecimalFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap

ES-PHP向ES批量添加文档报No alive nodes found in your cluster 2016年12月14日 12:31:40 阅读数:2668 参考文章phpcurl 请求Chunked-Encoded data 遇到的一个问题 问题描述 为了提高保存数据到es消耗的时间,采取积攒到3000条文档的时候才保存到ES中,之前一直没有问题,昨天新上了几个log服务器后,经常会发现保存失败报如下错误: No alive nodes found in your cluster 1

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n

前情提要: web服务往华为云上迁移 ================内网的好环境,相关配置=================== 1.web服务关于ES的集群配置如下: elasticAddress1=192.168.6.16 elasticAddress2=192.168.6.17 elasticPort1=9300 elasticPort2=9301 elasticClusterName=elasticsearch-crm 是在内网两台服务器上启动的ES集群,分别配置的IP和端口如上.ES

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2013/11/28/hbase-batch-put-performance-analysis-of-single-column-and-multiple-columns.html 针对HBase在单column family单column qualifier和单column family多column qualifier两种

Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上).SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下SqlBulkCopy 提供明显的性能优势. 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以

背景   平台目前的分析任务主要以Hive为主,分析后的结果存储在HDFS,用户通过REST API或者Rsync的方式获取分析结果,这样的方式带来以下几个问题:   (1)任务执行结束时间未知,用户必须自行编写代码不断地通过REST API请求分析结果,直至获取到分析结果为止,其中还需要处理分析结果过大,转而通过Rsync方式获取:   (2)受限于Hive SQL的表达能力,用户的计算逻辑无法完全表述,获取分析结果后需要再计算,然后入库:   (3)基于(1).(2)的原因,用户编写大量复杂

老李分享:<Java Performance>笔记1——性能分析基础   1.性能分析两种方法: (1).自顶向下: 应用开发人员通过着眼于软件栈顶层的应用,从上往下寻找性能优化的机会. (2).自底向上: 性能专家从软件栈底层的CPU统计数据(例如CPU高速缓存未命中率.CPU指令效率)开始,逐渐上升到应用自身的结构或应用常见的使用方式. 2.CPU使用率: 大多数操作系统的CPU使用率分为用户态CPU使用率和系统态CPU使用率. 用户态CPU使用率:执行应用程序代码的时间占总CPU时间的百

原文链接:http://blog.csdn.net/chendc201/article/details/22905503 1 Jconsole 1.1 简介以及连接 JConsole是一个基于JMX的GUI工具,用于连接正在运行的JVM,它是Java自带的简单性能监控工具.下面以对tomcat的监控为例,带领大家熟悉Jconsole这个工具. Step 1,在dos/bash命令下输入:jconsole: Step 2,在弹出的对话框中选中apache,并点击connect(假设你的tomcat

一直对logback异步输出日志误解为异步批量写入日志. 今天看了源代码. 首先logback的异步日志是如何配置的: <!-- 管理端用户行为日志异步输出,异步的log片段必须在同步段后面,否则不起作用 --> <appender name="ASYNC_MANAGEMENT_HABITEVENT" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80

新公司入职一个多月了,至今没有事情可以做,十来个新同事都一样抓狂,所以大家都自己学习一些新东西,我最近在看zookeeper,感觉蛮不错的,和微服务的zuul以及eureka功能类似,只是代码复杂了一些.而今天,我所要说的是java多线程读取文件的两个例子: 例子1:java多线程批量读取文件 package face.thread.ReadFile; /** * 多线程读.写文件 *  */import java.io.BufferedReader;import java.io.Buffere