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ES-Fastloader: 利用Hadoop的容错性和并行性高效构建大规模ElasticSearch索引

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简介：
本研究提出ES-Fastloader系统，利用Hadoop框架的容错和并行处理特性，实现快速、稳定的大规模ElasticSearch索引构建。 ES-Fastloader 使用 Hadoop 的容错性和并行性，在多个 reducer 节点上构建各个 ElasticSearch 分片，并将这些分片传输到 ElasticSearch 集群以供服务使用。加载程序会创建一个 Hadoop 作业，从 HDFS 中的数据文件读取数据，在每个节点的基础上进行分区处理，最后生成的索引会被写入 ES 分片中。 在 DiDi 公司内部，我们一直利用 ES-Fastloader 来快速构建大规模 ElasticSearch 索引。具体来说是从 Hive 中 TB 或 PB 级别的序列文件创建索引，并且能够在 1-2 小时内处理数十 TB 的数据量，解决了大量构建 ES 索引所带来的低效率问题。 此外，ES-Fastloader 支持计算资源的横向扩展，方便增加机器以提高索引构建速度和可处理的数据容量。软件要求 JDK 版本为 8 或更高版本，并且 ElasticSearch 需要使用 6.6.X 或更高版本。开发人员可以参考相应的开发者指南和 API 文档来进行学习与应用。

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  • ES-Fastloader: 利用Hadoop的容错性和并行性高效构建大规模ElasticSearch索引
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    本研究提出ES-Fastloader系统，利用Hadoop框架的容错和并行处理特性，实现快速、稳定的大规模ElasticSearch索引构建。 ES-Fastloader 使用 Hadoop 的容错性和并行性，在多个 reducer 节点上构建各个 ElasticSearch 分片，并将这些分片传输到 ElasticSearch 集群以供服务使用。加载程序会创建一个 Hadoop 作业，从 HDFS 中的数据文件读取数据，在每个节点的基础上进行分区处理，最后生成的索引会被写入 ES 分片中。 在 DiDi 公司内部，我们一直利用 ES-Fastloader 来快速构建大规模 ElasticSearch 索引。具体来说是从 Hive 中 TB 或 PB 级别的序列文件创建索引，并且能够在 1-2 小时内处理数十 TB 的数据量，解决了大量构建 ES 索引所带来的低效率问题。 此外，ES-Fastloader 支持计算资源的横向扩展，方便增加机器以提高索引构建速度和可处理的数据容量。软件要求 JDK 版本为 8 或更高版本，并且 ElasticSearch 需要使用 6.6.X 或更高版本。开发人员可以参考相应的开发者指南和 API 文档来进行学习与应用。
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