python mysql 批量写入hive python数据批量写入数据库

目录

• 顺序写入100条
• 批量写入100条
• 较劲，我就想一次写入一千万条
• 返回Elasticsearch目录

顺序写入100条

现在我们如果有大量的文档（例如10000000万条文档）需要写入es的某条索引中，该怎么办呢？之前学过的一次插入一条肯定不行：

import time
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))
        return res
    return wrapper

@timer
def create_data():
    """ 写入数据 """
    for line in range(100):
        es.index(index='s2', doc_type='doc', body={'title': line})

if __name__ == '__main__':
    create_data()   # 执行结果大约耗时 7.79 秒

上例为顺序向es的s2索引（该索引已存在）写入100条文档，而且值也仅是数字。却花费了大约7秒左右，这种速度在大量数据的时候，肯定不行。那怎么办呢？

批量写入100条

现在，来介绍一种批量写入的方式：

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

es = Elasticsearch()

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))
        return res

    return wrapper

@timer
def create_data():
    """ 写入数据 """
    for line in range(100):
        es.index(index='s2', doc_type='doc', body={'title': line})

@timer
def batch_data():
    """ 批量写入数据 """
    action = [{
        "_index": "s2",
        "_type": "doc",
        "_source": {
            "title": i
        }
    } for i in range(10000000)]
    helpers.bulk(es, action)


if __name__ == '__main__':
    # create_data()
    batch_data()  # MemoryError

我们通过elasticsearch模块导入helper，通过helper.bulk来批量处理大量的数据。首先我们将所有的数据定义成字典形式，各字段含义如下：

• _index对应索引名称，并且该索引必须存在。
• _type对应类型名称。
• _source对应的字典内，每一篇文档的字段和值，可有有多个字段。

首先将每一篇文档（组成的字典）都整理成一个大的列表，然后，通过helper.bulk(es, action)将这个列表写入到es对象中。
然后，这个程序要执行的话——你就要考虑，这个一千万个元素的列表，是否会把你的内存撑爆（MemoryError）！很可能还没到没到写入es那一步，却因为列表过大导致内存错误而使写入程序崩溃！很不幸，我的程序报错了。下图是我在生成列表的时候，观察任务管理器的进程信息，可以发现此时Python消耗了大量的系统资源，而运行es实例的Java虚拟机却没什么变动。

解决办法是什么呢？我们可以分批写入，比如我们一次生成长度为一万的列表，再循环着去把一千万的任务完成。这样， Python和Java虚拟机达到负载均衡。
下面的示例测试10万条数据分批写入的速度：

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

es = Elasticsearch()

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))
        return res

    return wrapper
@timer
def batch_data():
    """ 批量写入数据 """
    # 分批写
    # for i in range(1, 10000001, 10000):
    #     action = [{
    #         "_index": "s2",
    #         "_type": "doc",
    #         "_source": {
    #             "title": k
    #         }
    #     } for k in range(i, i + 10000)]
    #     helpers.bulk(es, action)
    # 使用生成器
    for i in range(1, 100001, 1000):
        action = ({
            "_index": "s2",
            "_type": "doc",
            "_source": {
                "title": k
            }
        } for k in range(i, i + 1000))
        helpers.bulk(es, action)

if __name__ == '__main__':
    # create_data()
    batch_data()

注释的内容是使用列表完成，然后使用生成器完成。结果耗时约93.53 秒。

较劲，我就想一次写入一千万条

经过洒家多年临床经验发现，程序员为什么掉头发？都是因为爱较劲！
上面的例子已经不错了，但是仔细观察，还是使用了两次for循环，但是代码可否优化，答案是可以的，我们直接使用生成器：

import time
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers

es = Elasticsearch()

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        print('共耗时约 {:.2f} 秒'.format(time.time() - start))
        return res

    return wrapper
@timer
def gen():
    """ 使用生成器批量写入数据 """
    action = ({
        "_index": "s2",
        "_type": "doc",
        "_source": {
            "title": i
        }
    } for i in range(100000))
    helpers.bulk(es, action)

if __name__ == '__main__':
    # create_data()
    # batch_data()
    gen()

我们将生成器交给es去处理，这样，Python的压力更小了，你要说Java虚拟机不是压力更大了，无论是分批处理还是使用生成器，虚拟机的压力都不小，写入操作本来就耗时嘛！上例测试结果大约是耗时90秒钟，还行，一千万的任务还是留给你去测试吧！

---