报错信息如下,看提示信息大概意思是该索引被设置为只读并且允许删除的状态了。 [TOO_MANY_REQUESTS/12/disk usage exceeded flood-stage watermark,index has read-only-allow-delete block] 因此在网上搜索了对应的文章,发现可能是因为向ES插入了大量的数据导致索引被锁(有这种可能性,因为我们的业务是支持批量导入的)...
ES报错Result window is too large问题处理 我在使用Elasticsearch进行search查询的过程中,出现了Result window is too large问题。这里简单做一个报错复现:In [1]: import requestsIn [2]: requests.get('http://127.0.0.1:9200/cmdb-now/_search?page=1&si python es elasticsearch spark 写入es too many r...
到底多少个线程才是最合适的,也要通过测试确定:首先尝试和CPU核数一样的线程数,然后2倍的数量,3倍的数量...到出现“TOO_MANY_REQUESTS”的错误信息停止。 注意,此时的线程数并不是最佳线程数,我们要从这个线程数开始慢慢减少,直到不出现上述错误,且ES集群上的I/O或CPU饱和。 取消或增加刷新间隔 刷新操作可以...
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确保注意TOO_MANY_REQUESTS (429)响应代码(EsRejectedExecutionException使用 Java 客户端),这是 Elasticsearch 告诉我们它无法跟上当前索引速度的方式。发生这种情况时,应该在重试之前暂停索引,最好使用随机指数退避。 与调整批量请求的大小类似,只有测试才能确定最佳工作线程数量是多少。这可以通过逐渐增加线程数量来测试,...
一旦发现es返回了TOO_MANY_REQUESTS的错误,JavaClient也就是EsRejectedExecutionException。此时那么就说明es是说已经到了一个并发写入的最大瓶颈了。 如果加载过程中检测到HTTP429返回表示集群压力过大 5. 增加/禁用refresh间隔 refresh默认1s:用index.refresh_interval参数可以设置,这样会其强迫es每秒中都将内存中的数据...
首先对单个es节点的单个shard做压测,比如说,先是2个线程,然后是4个线程,然后是8个线程,16个,每次线程数量倍增。一旦发现es返回了TOO_MANY_REQUESTS的错误,JavaClient也就是EsRejectedExecutionException。此时那么就说明es是说已经到了一个并发写入的最大瓶颈了,此时我们就知道最多只能支撑这么高的并发写入了。
确保注意 TOO_MANY_REQUESTS (429)响应代码(EsRejectedExecutionException使用 Java 客户端),这是 Elasticsearch 告诉我们它无法跟上当前索引速度的方式。发生这种情况时,应该在重试之前暂停索引,最好使用随机指数退避。 与调整批量请求的大小类似,只有测试才能确定最佳工作线程数量是多少。这可以通过逐渐增加线程数量来测试...
多线程:需要关注服务端返回的TOO_MANY_REQUESTS (429) 异常 2.增加refresh_interval间隔 写入过程:数据写入时,先保存在Index buffer,满足refresh_interval为间隔时长后,定期清空buffer,生成segment供检索。 增加refresh_interval时长,比如:30秒,可以避免生成过多的segment。
$RetryHandler.onResponse(Retry.java:112)atorg.elasticsearch.action.bulk.Retry$RetryHandler.onResponse(Retry.java:71)atio.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchClient.lambda$null$1(ElasticsearchClient.java:214) ...5moreCausedby:java.lang.Throwable:Responsestatus:'TOO_MANY_REQUESTS',Index:'index',...