Elasticsearch的索引可以无限创建吗？版本环境Elasticsearch7.9.1验证Elasticsearch启动Elasticsearch启动采用默认配置代码使用SpringBoot编写测试代码，对ES进行索引创建测试。SpringBoot连接配置es:host:127.0.0.1port:9200scheme:http测试类代码单机测试，设置每个索引占用4个分片，0个副本，先创建1000个索引进行测试，是否能创建成功。@SpringBootTest@Slf4jclassElasticsearchApplicationTests{@AutowiredRestHighLevelCl
压测背景单接口压测是为了能够在开发阶段对单个接口进行性能测试，快速了解接口的承载能力、发现性能瓶颈，在开发早期就能发现问题，消除性能风险。作为一名优秀的后端工程师，在交付线上环境前，对自己的每一个接口进行简单的性能检测，是一种良好的职业习惯。另外，当业务在生产环境遇到实际接口请求瓶颈时，通过模拟真实的并发环境，也是一种快速寻找问题的方式。压测结果的影响因素高并发结果很容易受外界因素影响，压测时需要尽量减少外界因素影响。影响压测结果外界因素有本机句柄数限制，dns解析速度，网络质量，服务端连接数限制等等。例如使用1w并发，很容易出现超过本机最大句柄数限制（一般最大限制1024），超过句柄数限制的
Linux查看目录下的文件数量1查看当前目录下的文件数量（不包含子目录中的文件）说明:2查看当前目录下的文件数量（包含子目录中的文件）3查看当前目录下的文件夹数量（不包含子目录中的目录）4查看当前目录下的文件夹数量（包含子目录中的目录）5查看当前目录下的文件加文件夹的数量(不包含子目录中的文件或目录)6查看当前目录下的文件加文件夹的数量(包含子目录中的文件或目录)1查看当前目录下的文件数量（不包含子目录中的文件）这里是查看当前目录下的文件数量，也可以指定某一个目录ls-l|grep"^-"|wc-l;find./-maxdepth1-typef|wc-l;其中-maxdepth1相当于目录深度
在相关问题(HowtosettheprecisemaxnumberofconcurrentlyrunningtaskspernodeinHadoop2.4.0onElasticMapReduce)中，我要求提供将并发运行的映射器/缩减器的数量与YARN和MR2内存参数相关联的公式。事实证明，在ElasticMapReduce上，当我的集群有2到10个c3.2xlarge节点时，那里提到的公式的变体工作正常，每个节点有7-9个并发运行的映射器；但是当c3.2xlarges的数量为20或40时，我发现集群未充分利用:每个节点仅运行1-4个映射器。由于我的工作受CPU限制，这尤其糟糕:MR2
我正在GoogleComputeEngine的Hadoop集群上测试一些MapReduce作业的扩展，并发现了一些意想不到的结果。简而言之，有人告诉我这种行为可能是由于Hadoop集群中每个工作节点都有多个reducer槽。有人可以确认GCE的Hadoop集群上MapReduce作业的每个工作节点(工作虚拟机)的reducer槽数吗？我正在使用hadoop2_env.sh部署。https://groups.google.com/a/cloudera.org/forum/#!topic/oryx-user/AFIU2PE2g8o提供指向有关我正在经历的行为的背景讨论的链接，如果需要，可提
从错误消息中可以明显看出，保存与文件相关的特定block的副本时出现问题。原因可能是访问数据节点以保存特定block(block的副本)时出现问题。完整日志请引用下方:我找到了另一个用户“huasanyelao”-https://stackoverflow.com/users/987275/huasanyelao也有类似的异常/问题，但用例不同。现在，我们如何解决这些问题？我了解在所有情况下都没有固定的解决方案。1.我需要立即采取什么措施来修复此类错误？2.如果有作业我当时没有监控日志。我需要采取什么方法来解决此类问题。P.S:除了修复网络或访问问题，我还应该遵循哪些其他方法。错误日志
我在配置单元中有一个分区表“t1”，其中包含许多不同大小的数据文件(总计:900Mb)。我想减少文件数量，以便将更少的文件放入另一个表“t2”。表“t1”和“t2”是这样创建的:Sethive.exec.compress.output=true;Setmapred.output.compression.codec=snappy;SETmapred.output.compression.type=BLOCK;usexxx;CREATEEXTERNALTABLEtXpartitionedby(astring,bstring,cstring)ROWFORMATSERDE'org.apache
假设我有以下数据。numbergroup1a1a3a4a4a5c6b6b6b7b8b9b10b14b15b我想按group对数据进行分组，然后再添加一列，说明每个组有多少个不同的number值。我想要的输出如下所示:numbergroupdist_number1a31a33a34a34a35c16b96b96b97b98b99b910b914b915b9我试过的是:>select*,count(distinctnumber)over(partitionbygroup)fromnumbers;1111如您所见，这会在全局范围内聚合并独立于组计算不同值的数量。我可以做的一件事是使用grou
我觉得我的问题让每个人都感到困惑。再说清楚一点。我正在尝试订购我的数据。说我的数据(几条记录)是这样的012341389228797我的block大小是128MB，文件大小是380Mb(3个block)我正在尝试为我的记录提供订单号。1,012342,138923,28797为了给出正确的数字，我需要将数据放入1个map中，否则如果我得到3个maptask，我的编号将不正确。所以如果我这样做，我会得到完整的数据吗？输入到我的映射器类的数据不会发生任何变化，这将是我的原始数据，不是吗？一旦我使用noofmappers设置为1-Dmapreduce.job.maps=1或conf.setI
我正在开发一个spark项目，我正在使用具有以下配置的3个节点的hadoop集群:8coresand16goofRam(Namenode,ApplicationMaster,nodemanagerandsparkmasterandworker).4coresand8goofRam(datanode,nodemanagerandworker)Ram的4cores和4go(datanode、nodemanager和worker)所以我使用以下配置:pyspark--masteryarn-client--driver-memory3g--executor-memory1g--num-exec
