调优好多次，次次都达不到理想状态，这次有不一样的收获，记录一下，以示庆祝！调优分两个大致的方向吧，一个是对 ELK 集群进行调优，其中包括 ES 的性能调优，Logstash 数据读入时调用 bulk API 时的一些参数调优。另一方面，对数据本身的 mappings，field 做调优，远比想象中效率要提高很多。应用场景KFK -> Logstash -> ES官方建议本文主要参考官
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2023-12-03 07:24:11
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## 用Java Flink写入Elasticsearch的完整流程
在大数据环境中，Flink是一个流处理框架，而Elasticsearch则是一个强大的搜索引擎。在这篇文章中，我们将讲解如何使用Java Flink将数据写入Elasticsearch的步骤。下面是我们将要讨论的流程:
| 步骤 | 描述 |
|------
Doris版本：0.15.0-rc04 文章目录任务流程异常说明Stream Load介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例 任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update操作，产生大量Binlog，进入到Flink实时同步任务中，Flink实时同步任务通过拼装INSERT INTO语句，批量执行数据同步，这时，就有可能会导致Doris的数据版本超过了最大的
# 从Java中使用Flink写入ES的流程
## 1. 流程概述
在Java中使用Flink写入ES，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Flink环境和数据源 |
| 步骤二 | 对数据进行处理和转换 |
| 步骤三 | 配置ES相关参数 |
| 步骤四 | 将数据写入ES |
## 2. 具体实现步骤
### 步骤一：
Flink CEP背景介绍随着无处不在的传感器网络和智能设备不断收集越来越多的数据，我们面临着以近实时的方式分析不断增长的数据流的挑战。 能够快速响应不断变化的趋势或提供最新的商业智能可能是公司成功或失败的决定性因素。 实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。复杂事件处理（CEP）恰好解决了对连续传入事件进行模式匹配的问题。 匹配的结果通常是从输入事件派生的复杂事件。 与对存储数据执行查询的
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2023-08-24 21:22:52
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Elasticsearch Elasticsearch 作为分布式搜索分析引擎，在大数据应用中有非常多的场景。Flink 提供的 Elasticsearch的SQL连接器只能作为TableSink，可以将表数据写入Elasticsearch的索引（index）。 Elasticsearch 连接器的使用与 JDBC 连接器非常相似，写入数据的模式同样是由创建表的 DDL 中是否有主键定义决定的。引
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2023-09-30 21:55:39
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问题 目前官网暂时不支持es8.x版本的connector，但是目前项目组用的es已经是8.6.2版本，针对flink写入es这个问题展开了一系列的debug。 问题1：兼容问题 问题2：异常解决
在应用、运维flink集群/作业时，我们需要通过各种flink的运行指标来了解集群/作业的运行状态，必要的时候还会针对关键指标设置监控告警。Flink Web Ui虽然在界面上提供了运行指标入口，但在应用上还是有不少不便之处： 1、每次查看指标时都要重新筛选关注的指标，不能模板化保存。 2、可以查看的数据周期有限，无法进行指标回溯或跟踪。 3、未与监控工具集成，不能告警。 在生产应用时，我们一般把
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您详细介绍如何使用 datagen 连接器生成随机
elasticSearch 读写性能调优elasticSearch作为java后端和大数据核心的技术之一，肯定在面试当中它的性能调优肯定是要问的，看了好多人整理的性能调优方案，确实受益匪浅。自己整理一份简单的性能调优，能应付面试就行了。哈哈哈！！！一、写入调优增加flush时间间隔，目的是减少数据写入磁盘的频率，减少磁盘的IO增加buffer到segment file 的refresh的时间间隔，
版本：1.13.6目录Flink on yarn 的3种模式的使用yarn session 模式源码分析yarn per-job模式源码分析application模式源码分析Flink on yarn 的3种模式的使用Application Mode #./bin/flink run-application -t yarn-application ./examples/streaming/TopS
线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。
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2023-06-15 10:32:24
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、Flink（六）—— Data Source 介绍2、Flink（八）—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Con
前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。
1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自
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2023-11-07 12:35:53
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ES 作为一个分布式搜索引擎，从扩展能力和搜索特性上而言无出其右，然而它有自身的弱势存在，其作为近实时存储系统，由于其分片和复制的设计原理，也使其在数据延迟和一致性方面都是无法和 OLTP（Online Transaction Processing）系统相媲美的。也正因如此，通常它的数据都来源于其他存储系统同步而来，做二次过滤和分析的。这就引入了一个关键节点，即 ES 数据的同步写入方式，本文介绍
背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志：filebeat采集到的文本日志，格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题：格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools
要想Flink实现ExactlyOnce需要Source能够记录偏移量，Sink支持开启事务一、Source1、使用KafkaSource需要调用addSource方法，传入一个FlinkKafkaConsumer的实例2、FlinkKafkaConsumer类实现了FlinkKafkaConsumerBase，点到FlinkKafkaConsumerBase里面我们看到他有一个成员变量，这个成员
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2023-11-07 00:57:22
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本文基于Flink 1.8 和ES 6.2.4 总结Flink写入Elasticsearch的问题点。在使用ElasticsearchSink时，需要注意以下几点:ElasticsearchSink内部使用RestHighLevelClient(ES>=6.x)或TransportClient(ES<6.x)与Elasticsearch集群进行通信。ElasticsearchSink内
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2023-12-14 14:59:41
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es的每一个index可能有多个shard（每个shard是一个Lucence的index），每个shard由多个segment组成，每个segment里面有很多倒排索引。每次新文档创建的时候会归属一个新的segment，不会动原来的segment。每个新文档创建的时候会写入内存（in memory buffer）和事务日志（translog），这时数据还是搜索不到的。es默认每秒钟会执行一次_r
Flink发送Elasticsearch的问题 文章目录Flink发送Elasticsearch的问题场景问题资源配置困难反压和job重启Direct buffer memory OOM总结参考文档 场景目前是基于Flink1.11.1来实现日志的处理，中间涉及日志的解析和转发，最终发送到Elasticsearch，Elasticsearch服务端版本为6.3.1，客户端使用flink-conne
