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

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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 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 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 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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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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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 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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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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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 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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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 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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