es spark写入优化 spark repartition优化 1.Spark算子调优最佳实践 1.1 使用mapPartitions取代map操作 如果在映射过程中需要频繁创建额外的对象,使用mapPartitions要比使用map高效。 例1:将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库,如果使用map函数,那么每条数据都需要创建一个连接,开销很大;而如果使用mapPartitions,则只需要每...
es.mapping.version.type(默认取决于es.mapping.version) 指示使用的版本控制类型。如果es.mapping.version未定义(默认),则其值未指定。如果es.mapping.version指定,则其值为external。 es.mapping.ttl (默认none) 1. 包含生存时间的文档的文档字段/属性名称。要指定常量,请使用格式。在Elasticsearch 6.0+索引版本上将...
从spark参数和es索引两个方向进行优化 spark参数 es提供了一套完整的hadoop生态支持.可以完整的支持spark读写es. 在spark的config可以设置两个参数,es.batch.size.bytes 以及es.batch.size.entries,这两个参数表示写入时es bulk操作的batch大小和条数.这些设置对应到每个task中.hadoop/spark 相关配置信息见链接:es s...
1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿pri.store.size约300gb) 优化完整过程 1. 背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个...
spark-kafka-es交互 优化 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.spark.streaming.Seconds import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe...
工作经验分享:Spark调优【优化后性能提升1200%】 优化后效果 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb)...
写一手简单的代码,基本整个思路有了。 import org.elasticsearch.spark.sql._ // 配置信息 val spark = SparkSession.builder().appName("ES 读取数据 商品关联视频") .config(ConfigurationOptions.ES_NODES_WAN_ONLY, "true") .config(ConfigurationOptions.ES_NODES, "***") ...
.option("es.resource","myindex/mytype") \ .save() 在这个示例中,首先创建了一个Spark DataFrame,然后使用Spark的write方法将数据写入Elasticsearch的索引中。 性能优化 在使用Spark与Elasticsearch集成时,性能优化是一个关键考虑因素。 以下是一些性能优化的建议: ...
spark连接es写入报错 代码语言:txt AI代码解释 [HEAD] on [yuqing_info1] failed; server[https://es-8gp5f0ej.public.tencentelasticsearch.com:9200] returned [403|Forbidden:] 问题原因 问题产生原因是用户在向es中写入数据的时候,指定了索引,但是这个索引不存在。
2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb) 优化处理思维导图 文末给大家分享一份经典的Spark性能优化文档,该文从开发、资源、数据倾斜和shuffle阶段四个角度分析了如何优化Spark程序,真实实用!