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  • 系统性能快照

    设置不当的风险与影响:请在充分理解参数含义,并经过测试验证后进行修改,避免出现意料之外的结果。 asp_flush_rate 参数说明:当内存中样本个数达到asp_sample_num时,会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上,asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10:1进行刷新。

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  • 写入数据操作失败,文件共享只读

    写入数据操作失败,文件共享只读 可能原因 网关缓存盘空间使用率超过95%,导致写入数据操作失败,只能读取数据。 解决方法 部分数据自动上传到OBS桶或自动清理部分未使用文件,缓存盘空间使用率小于90%后,网关自动恢复读/写模式。用户可根据连接OBS的网络带宽,合理规划写入流量,避

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  • 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException

    写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 问题 数据写入时报错: java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.avro.AvroConverters$FieldIntegerConverter

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

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  • 从HBase读取数据再写入HBase

    从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • 从Hive读取数据再写入HBase

    从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • 优化向量检索写入与查询性能

    优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本,待数据导入完成后再开启副本,减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大,避免频繁刷新索引生成大量小的segments,同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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  • 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException

    写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 问题 数据写入时报错: java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.avro.AvroConverters$FieldIntegerConverter

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  • 系统性能快照

    设置不当的风险与影响:请在充分理解参数含义,并经过测试验证后进行修改,避免出现意料之外的结果。 asp_flush_rate 参数说明:当内存中样本个数达到asp_sample_num时,会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上,asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10:1进行刷新。

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

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  • 优化向量检索写入与查询性能

    优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本,待数据导入完成后再开启副本,减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大,避免频繁刷新索引生成大量小的segments,同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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  • 从Kafka读取数据写入到RDS

    图1 作业开发流程 步骤1:创建队列:创建 DLI 作业运行的队列。 步骤2:创建Kafka的Topic:创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3:创建RDS数据库和表:创建RDS MySQL数据库和表信息。 步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接Kafka和RDS的跨源连接,打通网络。

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  • 从Kafka读取数据写入到DWS

    整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1:创建队列:创建DLI作业运行的队列。 步骤2:创建Kafka的Topic:创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3:创建DWS数据库和表:创建DWS数据库和表信息。 步骤4:创建增强型跨源连接:DLI上创建连接Kafka和DWS的跨源连接,打通网络。

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  • FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete

    FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL写入JDBC数据时可以过滤掉DELETE和UPDATE_BEFORE状态的数据。 使用方法 在创建的JDBC Connector Sink流表中添加“filter

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  • GDS导出示例

    行其他业务,请参考该步骤重新创建管道文件。 读取管道文件并写入新文件: 1 cat postgres_public_foreign_test_pipe_tw.pipe > postgres_public_foreign_test_pipe_tw.txt 若需要对导出的文件进行压缩执行:

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  • 规划导出数据

    根据规划准备OBS存储位置和OBS桶的写权限 创建OBS桶,并在OBS桶中新建文件夹作为导出数据的存放目录。 登录OBS管理控制台。 单击“服务列表”,选择“ 对象存储服务 ”,打开OBS管理控制台页面。 创建桶。 如何创建OBS桶,具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 例如,创建以下两个桶:“m

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  • 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引

    对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表,建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候,同时会更新索引数据。对于大数据量的表,避免创建大量的索引,影响更新速度。请根据业务评估,删除不必要的索引。 插入多条数据时,尽量选择批量插入。

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  • 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS

    log2.txt Test log file 2!!! 写入日志文件后,执行ll命令查看文件列表,日志文件自动增加了后缀“.COMPLETED”,表示该文件已被采集。 -rw-------. 1 root root 75 Jun 9 19:59 log1.txt.COMPLETED

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  • 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引

    对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表,建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候,同时会更新索引数据。对于大数据量的表,避免创建大量的索引,影响更新速度。请根据业务评估,删除不必要的索引。 插入多条数据时,尽量选择批量插入。

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