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"

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

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 =

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

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

主要参考: http://blog.csdn.net/liu_qiqi/article/details/38706497 使用common io批量将java编码从GBK转UTF-8 http://www.oschina.net/code/snippet_97118_11332 Java如何获取文件编码格式 http://www.cnblogs.com/java0721/archive/2012/07/21/2602963.html 把自己修改过的代码贴上来.依赖的包没办法提供了. packag

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

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

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

DataTable数据批量写入数据库三种方法比较 标签: it 分类: C#1)   insert循环插入:2)   sqldataadapter.update(dataset,tablename);3)   sqlbulkcopy.WriteToServer(datatable);1.生成测试的datatable表,表结构如下:UniqueID(主键,自动增长)   |   CompanyName   |   CompanyCode   |   Address   |   Owner   | 

MySQL批量写入语法是: INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES (“a”,”b”,”c”), (“a1”,”b1”,”c1”),(“a2”,”b2”,”c2”);

需求:我复制进批量的java文件,但是包名需要用现在创建的包名 导入进来时,由于包名不一致会报错 解决办法,点击包名鼠标右键>Refactor>Rename 结果如下ok:

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

Write a short python script which loops over the image files, encode with base64 and write to OpenERP with XMLRPC 1 产品图片是需要转为 base64编码的 2:如果需要批量导入,可以吧图片名字和 产品编码关联,然后代码批量写入即可以 下面是一个写入产品图片的例子,最好由xmlrpc方法写入,直接写入数据库,不会触发中图和小图的计算 ================= #!/usr/

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

原文:使用XML向SQL Server 2005批量写入数据——一次有关XML时间格式的折腾经历 常常遇到需要向SQL Server插入批量数据,然后在存储过程中对这些数据进行进一步处理的情况.存储过程并没有数组.列表之类的参数类型,使用XML类型可妥善解决这个问题. 不过,SQL Server2005对标准xml的支持不足,很多地方需要特别处理.举一个例子说明一下. 这个场景是往存储过程里传递一个xml序列化了的List<Model>. 1.Model的代码如下,这是一个实体类 public

1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

批量写入redis key := GetSeriesKey(series.Id) idNames = append(idNames, key, series.Name) == { err = Mset(idNames...) if err != nil { LLoger.RunLog.Info("set data to redis err : ", err) } else { idNames = []interface{}{} } }

大量数据导入操作, 也就是直接将DataTable里的内容写入到数据库 通用方法: 拼接Insert语句, 好土鳖 1. MS Sql Server:   使用SqlBulkCopy 2. MySql: adapter.update()批量更新 MySqlBulkLoader, 这个是从文件里边到的, 有个实现是先将DATATable编程CSV文件, 在用MySqlBulkLoader导入MySql 参考文章: http://theonetechnologies.com/outsourcing/

linux下如何批量杀JAVA进程或某个进程方法 在工作中经常需要停止JAVA进程,停止时间也比较长,那么有时候因为一些情况,需要把 linux 下JAVA所有进程 kill 掉,又不能用killall 直接杀掉某一进程名称包含的所有运行中进程(我们可能只需要杀掉其中的某一类或运行指定参数命令的进程),这个时候我们需要运用ps, grep, cut 和 kill 一起操作. ok,下面给出具体的参考: ps -ef|grep LOCAL=NO|grep -v grep|cut -c 9-15|x

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