我正在以非典型的方式使用Elasticsearch，并希望了解这是多么有效 .
我创建了一整套“docs”，每个都有几个字段 . 我在Spark中将其作为Map [String，Any]的RDD . 然后我经常使用潜在的新数据覆盖索引 . 我怀疑更典型的方法是一次更新或添加文档 . 我使用Elasticsearch Spark Scala支持执行此操作：
val docsRDD: RDD[Map[String, Any]] = getDocs()
docsRDD.saveToEs(esIndexURI, Map("es.mapping.id" -> "id"))
我已经在两个工作流程中完成了这项工作，并希望了解它们的权衡
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Delete index， create it， write it，然后 refresh 以获取索引 . 这是因为据我所知，在刷新之前，索引并没有真正被删除，这将做旧的新索引的热交换 . 换句话说，Elasticsearch在后台工作，然后在刷新时交换新的新索引 .
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Overwrite 索引到位，Spark代码没有删除/创建/刷新 .
起初我正在更新文档，但事实证明这是不切实际的，Spark的支持似乎暗示了一次性写作方法 . 两者似乎都有效，但我现在有一个小数据集，并想知道不同方法（或其他建议）如何影响：
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在操作期间查询性能
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reindex的速度
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索引的连贯性 . ＃2是否创建了具有部分更新的索引，因此查询将针对不完整的更新？是＃1导致索引在一段时间内不可用吗？
1 回答
第三种选择：首先为当前索引分配别名，并通过该别名进行地址搜索，而不是直接搜索索引 . 更新/重建索引时，使用最新数据编写全新索引，不要覆盖或删除/重建当前数据 . 构建新索引后，为其分配别名并将其从旧索引中删除 . 将别名分配给更新的索引后，删除/存档/无论旧索引 . 根据需要重复后续索引重建 .
完全满足您的需求，不会干扰当前索引版本的读取，而新的索引版本正在构建，并且不依赖于时间/运气来保持删除的索引暂时可搜索 . 当然，它确实需要为索引的两个版本提供足够的存储空间 .