WEI.

大数据开发工程师 · Big Data Engineer ES 大规模集群 × ClickHouse × Go × Spark 在海量文档中寻找秩序

es_query.go
// 生产 ES 集群 · Go 数据富化入库 func enrich(src []byte) { doc := parse(src) // 扫描 doc = enrichDoc(doc) // 富化 es.Bulk(doc) // 入库 ES // scan · enrich · bulk return }

数据之中,
秩序之间。

我是 WEI,一名大数据开发工程师。

负责 Elasticsearch 大规模集群ClickHouse 集群的日常维护、读写调优与架构演进。同时使用 Go 参与数据扫描、富化、入库的全链路开发,配合 Spark 完成大规模批处理。

在大规模数据中寻找秩序,相信工程的力量。

Elasticsearch ClickHouse Go Spark Kafka HDFS
Role
Big Data Engineer
Focus
ES · CH · Go
ES Scale
Production
Go Usage
Scan · Enrich
Batch
Spark · HDFS
Storage
ES · ClickHouse
Messaging
Kafka
Value
Long-Term

Elasticsearch 运维

大规模生产集群的日常维护:分片策略、mapping 设计、读写调优、节点扩缩容与故障恢复。

ClickHouse 集群

ClickHouse 集群维护与读写优化:MergeTree 引擎选型、分区索引设计、物化视图,海量数据秒级查询。

go

Go 数据开发

使用 Go 编写数据扫描、富化、入库服务。高并发接入 Kafka 消息,处理后批量写入 ES / ClickHouse。

Spark 批处理

Spark 大规模离线批处理:HDFS 数据读取、清洗转换、写入 ES/ClickHouse,大规模 ETL 作业调度。

01 ES 大规模集群读写调优与日常维护 Elasticsearch · 生产集群
生产级搜索集群的长期维护者:负责架构演进、读写性能与稳定性治理,让海量数据始终可查、可写、可恢复。
架构演进 性能治理 稳定性保障 故障恢复
02 Go 数据扫描富化入库服务 Go · Kafka · ES
从 Kafka 高并发消费原始数据,经扫描、解析、富化后批量写入 ES / ClickHouse。pipeline 化并发模型 + 批量聚合提交 + 失败重试与死信兜底,吞吐与稳定性两手抓。
goroutine pipeline 批量提交 失败重试
03 ClickHouse 集群维护与查询优化 ClickHouse
MergeTree 家族引擎选型与表结构设计,分区键 / 主键索引规划,物化视图预聚合,让常用查询稳定在秒级以内。
MergeTree 分区索引 物化视图
04 Spark 大规模离线 ETL 作业 Spark · HDFS
HDFS 上的海量数据清洗、转换与对齐,输出至 ES / ClickHouse 供在线查询。关注资源调优、数据倾斜治理与作业调度稳定性。
数据倾斜治理 资源调优 作业调度

大规模 ES 集群:读写调优实战笔记

从分片策略、mapping 设计到 bulk 写入与慢查询治理,分享大规模集群日常维护中的真实经验。

Elasticsearch 筹备中
$ curl _cluster/health
{"status":"green"}
"unassigned":"0"
"query":"fast"
"alerts":"none"

用 Go 写数据富化入库服务:从扫描到落库的全链路设计

Go 筹备中

ClickHouse vs Elasticsearch:大数据场景下的选型与取舍

Big Data 筹备中

AI 时代来了,先上车

"2027,人类命运的十字路口。" — Dario Amodei

代码是 AI 写的,bug 是 AI 留的,但 review 是我做的,所以锅还是我的。

10x
编码效率提升(保守估计)
AI 的加班时长
ai_agent.sh
# 让 AI 帮我查 ES 集群状态 $ hermes "检查 ES 集群健康" 🤖 正在连接生产集群 ... 🤖 集群状态: GREEN ✅ 🤖 节点: 全部在线 · 分片: 分配均衡 🤖 读写水位: 正常 🤖 未分配分片: 0 · 无异常 # 再让它帮我写个 Go 入库脚本 $ hermes "写个 Go bulk 写入 ES" 🤖 已生成 enrich_bulk.go 🤖 含错误重试 + 批量提交 🤖 已通过本地测试 ✓ 已保存到 ./enrich_bulk.go $

Let's talk.

如果你对大数据、Go 工程化、数据管道设计感兴趣,欢迎交流。