# Spark并发写Hudi建议
不建议同分区内并发写，这种并发写入需要开启Hudi OCC方式并发写入，必须严格遵守并发参数配置，否则会出现表数据损坏的问题。
并发OCC参数控制：
- SQL方式：
  ```
  --开启OCC。
  set hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control;
  set hoodie.cleaner.policy.failed.writes=LAZY;
  --开启并发ZooKeeper锁。
  set hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.client.transaction.lock.ZookeeperBasedLockProvider; --设置使用ZooKeeper锁。
  set hoodie.write.lock.zookeeper.url=<zookeeper_url>;  --设置使用ZooKeeper地址。
  set hoodie.write.lock.zookeeper.port=<zookeeper_port>; --设置使用ZooKeeper端口。
  set hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key=<table_name>;  --设置锁名称。
  set hoodie.write.lock.zookeeper.base_path=<table_path>; --设置zk锁路径。
  ```
  
- DataSource Api方式：
  ```
  df.write
  .format("hudi")
  .options(xxx)
  .option("hoodie.write.concurrency.mode", "optimistic_concurrency_control")
  .option("hoodie.cleaner.policy.failed.writes", "LAZY")
  .option("hoodie.write.lock.zookeeper.url", "zookeeper_url")
  .option("hoodie.write.lock.zookeeper.port", "zookeeper_port")
  .option("hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key", "table_name")
  .option("hoodie.write.lock.zookeeper.base_path", "table_path")
  .mode(xxx)
  .save("/tmp/tablePath")
  ```
  
![](https://support.huaweicloud.com/devg-rule-mrs/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
1. 所有参与并发写入的任务，都必须配置上述参数。OCC不会保证所有参与并发写入的任务都执行成功;当出现多个写任务更新同一个文件时，只有一个任务可以成功，其余失败。
2. 并发场景下，需要设置cleaner policy为Lazy，因此无法自动清理垃圾文件。