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ES 数据写入方式:直连 VS Flink 集成系统

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,本文介绍的则是 MySQL 同步 ES 方式。 将 MySQL 数据写入 ES,首先想到的一定是消费 Binlog 直连 ES 写入,这种方式简单明了,然而如果稍微考量维度多一点,就会发现该方式的一些弊端。因此还有另外一个方式,即 【RocketMQ + Flink Consumer + ES Bulk】集成生态,我们将从 同步延迟、 消费特性, ES 写入性能、 系统容灾能力四 个方面评估这两种接入方式,希望给到大家灵感并选择适合业务的同步方式。 ES 基础写入原理 ES 写入属于追加式写入,先形成特定大小的 Segment,然后定时 Merge 小数据段为大数据段以减少内存碎片,提升查询效率的过...

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