elasticsearch使用BulkProcessor批量入库数据

在解决es入库问题上，之前使用过rest方式，经过一段时间的测试发现千万级别的数据会存在10至上百条数据的丢失问题，

在需要保证数据的准确性的场景下，rest方式并不能保证结果的准确性，因此采用了elasticsearch的BulkProcessor方式来进行数据入库，

实际上采用es客户端不同，rest方式采用的是restClient，基于http协议，BulkProcessor使用的是TransportClient，基于Tcp协议。

原文链接：https://blog.csdn.net/wslyk606/article/details/79413980

原文地址：https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/11650770.html

时间： 2024-11-01 12:03:59

elasticsearch使用BulkProcessor批量入库数据的相关文章

转载：【高并发简单解决方案 | 靠谱崔小拽 】redis队列缓存 + mysql 批量入库 + php离线整合

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

redis缓存队列+MySQL +php任务脚本定时批量入库

原文地址:http://blog.jobbole.com/99567/ 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试.解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接

mongodb批量插入数据

年前由于公司业务需要,后台需要获取流水记录,需要每天定时跑脚本,将流水记录跑入库里边,每天大概有个一百万左右,使用的数据库是mongodb,考虑到一条一条录入数据,100多万会跑断,就想着批量录入数据,这样速度上快,而且消耗系统资源也少,在网上找了许多关于批量插入数据的方法,最后找到了 MongoClient 提供了 batchInsert 函数,用于批量添加! 下面这是关于batchInsert函数的用法和说明:http://php.net/manual/zh/mongocollection.

高并发简单解决方案————redis队列缓存+mysql 批量入库

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. done,下面是小拽的

【高并发简单解决方案】redis队列缓存 + mysql 批量入库 + php离线整合

原文地址 :https://segmentfault.com/a/1190000004136250需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题

redis 队列缓存 + mysql 批量入库 + php 离线整合

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

SqlBulkCopy 批量复制数据到数据表

使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以使用任何数据源,只要数据可加载到 DataTable 实例或可使用 IDataReader 实例读取数据 使用Datatable作为数据源的方式: 下面的代码使用到了ColumnMappings,因为目标表和数据源Datatable的结构不一致,需要这么一个映射来指定对应关系 public string SaveJHCData(LzShopBasicData[] datas)

mysql批量入库问题

mysql批量入库,数据量太多出错 Too many arguments. 7 SQLSTATE[HY000]: General error: 1390 Prepared statement contains too many placeholders /data/app/framework/thinkphp/library/think/db/Connection.php 451 https://blog.csdn.net/qq_18875541/article/details/69392823

在ES批量插入数据超时时自动重试

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