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

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 =

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

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

思路:用户点击下载模板按钮,获取到excel模板,然后向里面填写数据保存.from表单提交的时候选择保存好的excel,实现数据的批量导入过程 先把模板放在服务器的项目目录下面:如 模板我一般放在:File\download\检测项目价格导入模板.xls 模板内容如: 下载模板的按钮只需指向服务器的文件地址,模板会自动下载. 地址如:var FilePath = "http://*********/File/download/检测项目价格导入模板.xls",但是地址一般不写死,而是域名

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

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

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

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   | 

故障现象 2016.1.1号早上4点左右,zabbi数据库服务器报警,写入数据失败.登陆机器后检查发现磁盘空间使用95%没有用满,进去zabbix数据库,执行insert命令提示错误“errir 1030(HY000):got error 28 from storage engine”.    前提 zabbix数据库由于超大的写入量,我们使用tokudb存储引擎来存储,此引擎有强大的压缩比,写入性能也非常不错,适合zabbix数据库场景.   故障调查 1)检查错误日志,发现有如下 Versi

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

知识点分析: 任务栏右下角弹出“Windows-延缓写入失败”或者“xxx-损坏文件 请运行Chkdsk工具”. 操作步骤: 方法一:Chkdsk工具 在开始---运行中输入cmd,然后输入chkdsk C: /f 回车运行就表示修复e盘上的错误,并找到坏扇区恢复可读取的信息; 如果要检查的驱动器上有文件打开,需要选择下次重新启动计算机时检查该驱动器,那么重新启动计算机后 chkdsk 会自动检查该驱动器并修复错误. 方法二: 检查选项 打开我的电脑,右键单击需要检测的磁盘---属性---工具选

session_start(); var_dump($_SESSION); $key = sprintf('%05d', mt_rand(0, 99999)); $key = strval($key); $val = time(); $_SESSION[$key] = $val; 这是我的代码,经测试后大部分情况下无法输出刚才设置的session,那就是写入失败了. 我百思不得其解,如果说失败的话都要失败,为何偶尔还有成功的呢? 后来单独测试的时候把error_reporting 全部打开了,发

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{}{} } }