elasticsearch写入设置并行度

在 Elasticsearch 中，写入操作的并行度可以通过以下两种方式进行设置：

1. Bulk 请求并行度

在大量写入数据的情况下，可以使用 Bulk API 批量写入数据，以提高写入效率。同时，可以通过设置 Bulk 请求的并行度来进一步提高效率。

可以在 Elasticsearch 配置文件中设置以下参数：

index.bulk.requests: 4

其中，`index.bulk.requests` 表示每个节点同时处理的 Bulk 请求个数。

2. Index 并发度

除了 Bulk 请求并行度之外，还可以通过设置 Index 并发度来提高写入效率。可以在 Elasticsearch 配置文件中设置以下参数：

index.number_of_shards: 4

其中，`index.number_of_shards` 表示每个索引分片的数量。在写入数据时，Elasticsearch 会将数据分配到不同的分片中，从而实现写入操作的并行化处理。

需要注意的是，Bulk 请求并行度和 Index 并发度都需要根据硬件资源和数据量进行调整，过高或过低都会影响写入效率。

相关问题

elasticsearch reindex执行并行度默认是几

在 Elasticsearch 中，`_reindex` API 默认是单线程执行的，也就是说它是串行执行的，不会并行处理多个 `_reindex` 任务。

如果你需要并行处理多个 `_reindex` 任务，可以使用多线程或多进程的方式来实现，并且可以根据自己的需求来设置并行度。在 Python 中，可以使用 `concurrent.futures` 模块来实现多线程或多进程的方式执行 `_reindex` 任务。例如，使用 `ThreadPoolExecutor` 可以指定最大线程数，从而实现并行处理多个 `_reindex` 任务的效果。

需要注意的是，并行度过高可能会对 Elasticsearch 集群造成比较大的负载压力，从而影响性能。因此，在设置并行度时，需要根据实际情况选择合适的值，以免对 Elasticsearch 集群造成影响。

elasticsearch reindex默认多少并行度

在 Elasticsearch 中，`_reindex` API 默认是单线程执行的，也就是说它是串行执行的，不会并行处理多个 `_reindex` 任务。

如果你需要并行处理多个 `_reindex` 任务，可以使用多线程或多进程的方式来实现，并且可以根据自己的需求来设置并行度。在 Python 中，可以使用 `concurrent.futures` 模块来实现多线程或多进程的方式执行 `_reindex` 任务。例如，使用 `ThreadPoolExecutor` 可以指定最大线程数，从而实现并行处理多个 `_reindex` 任务的效果。

需要注意的是，并行度过高可能会对 Elasticsearch 集群造成比较大的负载压力，从而影响性能。因此，在设置并行度时，需要根据实际情况选择合适的值，以免对 Elasticsearch 集群造成影响。

总之，Elasticsearch `_reindex` API 默认是串行执行的，需要自己实现多线程或多进程来实现并行化操作。