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Flink 实时写入数据到 ElasticSearch 性能调优

作者:张刘毅 背景说明 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。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3 Flink 1.6.3 flink-connector-elasticsearch 2_2.11 八台 SSD,56 核 :3 主 5 从 Rally 分布式压测 ES 集群 从压测结果来看,集群层面的平均写入性能大概在每秒 10 w+ 的 doc。 Flink 写入测试 配置文件 config.put("cluster.name", ConfigUtil.getSt

来自俄罗斯的ClickHouse列式数据在CentOS7配置和基础性能测试

来自俄罗斯的ClickHouse列式数据在CentOS7配置和基础性能测试 确认当前CPU是否支持安装 [root@master ~]# grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported" SSE 4.2 supported 预先安装必要的包 [root@master ~]# yum install -y pygpgme yum-utils Loaded plugins: fastestmirror, langpacks Loading mirror speeds from cached hostfile * centos-sclo-rh: mirrors.163.com base | 3.6 kB 00:00:00 bintray--sbt-rpm | 1.3 kB 00:00:00 centos-sclo-rh | 3.0 kB 00:00:00 extras | 2.9 kB 00:00:00 google-chrome | 1.3 kB ...

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