har*_*der 3 elasticsearch apache-spark apache-spark-sql elasticsearch-spark
我有一个应用程序,我在其中读取 csv 文件并进行一些转换,然后将它们从 spark 本身推送到弹性搜索。像这样
input.write.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.mode(SaveMode.Append)
.option("es.resource", "{date}/" + type).save()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我有几个节点,在每个节点中,我运行 5-6 个spark-submit推送到elasticsearch
我经常收到错误
Could not write all entries [13/128] (Maybe ES was overloaded?). Error sample (first [5] error messages):
rejected execution of org.elasticsearch.transport.TransportService$7@32e6f8f8 on EsThreadPoolExecutor[bulk, queue capacity = 200, org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor@4448a084[Running, pool size = 4, active threads = 4, queued tasks = 200, completed tasks = 451515]]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的 Elasticsearch 集群有以下统计信息 -
Nodes - 9 (1TB space,
Ram >= 15GB ) More than 8 cores per node
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我修改了elasticseach的以下参数
spark.es.batch.size.bytes=5000000
spark.es.batch.size.entries=5000
spark.es.batch.write.refresh=false
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
任何人都可以建议,我可以修复什么来摆脱这些错误?
发生这种情况是因为批量请求的传入速率大于 elasticsearch 集群可以处理的速率,并且批量请求队列已满。
默认批量队列大小为 200。
理想情况下,您应该在客户端处理此问题:
1) 通过减少同时运行的 spark-submit 命令的数量
2)通过调整es.batch.write.retry.count和
在拒绝的情况下重试es.batch.write.retry.wait
例子:
es.batch.write.retry.wait = "60s"
es.batch.write.retry.count = 6
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在 elasticsearch 集群端:
1) 检查每个索引是否有太多分片并尝试减少它。
该博客对调整分片数量的标准进行了很好的讨论。
2)作为最后的手段增加thread_pool.index.bulk.queue_size
通过对批量拒绝的广泛讨论,查看此博客。
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
2707 次 |
| 最近记录: |