2020-02-07老师，10:04是否有误？index.routing.allocation.total_shard_per_node的定义写的是“主分片数”，但看起来是应该主副分片数？
2020-01-15老师我们是6.8的ES集群，8台数据节点，通过spark程序将多个数据源的数据写入同一个ES索引，当分区数设置为56时，每个节点相当于处理7个分区的数据写入，但是这样集群的cpu会飙升到很高，有几台数据节点cpu会到100%，请问除了降低分区数（入库时间会变长），还有其他可行高效的方法能使数据写入时，ES集群的cpu降下来吗作者回复: 你说设置分片为56？是指的单个索引吗？你一共有多少个索引？每个索引的shard和replica设置成多少？每个节点可以有多少个分片？确保这些设置都是正确的。
如果是几台数据节点的CPU很高，那先要分析是否存在数
据不均衡的现象。同时也要查看，每台机器上实际有多少个shard。
另外，如果CPU负载高和特定的索引相关，则需要看一下索引的mapping设定。避免一些不必要的分词等操作。- 2019-09-27老师您好，教程里面提到将副本设置为0，写入完毕再调整回去。这个有实例操作么？
针对实时系统，这种开始不给副本还适用么，因为一直有数据源源不断进来。
期待您的回复，谢谢🙏作者回复: 副本的设置 你通通过 put index-name 即可修改。
replica写在settings 里面。 至于你说的数据源源不断写入，那设置副本为0未必合适，这个需要你自己权衡 1 
2019-09-22这节非常实用，我们恰好有写性能瓶颈的问题，明天照着分析分析。不过我们的ES集群是公司内专门的团队在运维，研发优化估计只能从建模上着手了。
2019-09-22老师 如果字段不需要搜索和聚合分析，单纯只是存储，mapping映射 字段如何设置作者回复: 我在这里不直接给你答案。你自己找出的答案印象会更深。你可以去看一下建模相关的几节，里面应该有提到。如果还是不清楚，可以重新提问
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2019-09-21老师，我们现在导数据用的是logstash,但同时发现个问题，logstash只要用了aggregate，线程数就只能是1了，性能上不去了，现在，我有两个思路，一个是在logstash之前，建一个大宽表，再导大宽表，这样就避免用aggregate了，另一个是，放弃logstash,用其它方式，如写脚本或代码的方式，不知道老师在实际应用中，是用什么方式来导的数据？
2019-09-18老师，当同一个索引有多个分片时，可以同时在多个分片上进行写操作吗 1