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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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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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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String[] { "lid01", "lid02", "lid03" })); } 写文件，写文件前必须创建对应的group 样例：写入testfile.txt文件。 private static void put() throws IOException { FSDataOutputStream

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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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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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参数。 [mysql] local-infile 将本地文件qq.txt中的数据导入test表中，qq.txt文件共有5行数据，列分隔符为','，行分隔符'\n'，内容如下： 1,a 2,b 3,c 4,d 5,"e" 创建对应表test，sql如下： CREATE TABLE test

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参数。 [mysql] local-infile 将本地文件qq.txt中的数据导入test表中，qq.txt文件共有5行数据，列分隔符为','，行分隔符'\n'，内容如下： 1,a 2,b 3,c 4,d 5,"e" 创建对应表test，sql如下： CREATE TABLE test

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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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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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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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port}/tmp/* 数据写入操作，请参考ClickHouse数据写入HDFS流程。 ClickHouse数据写入HDFS流程 将ClickHouse数据写入HDFS，参考以下流程。例如写入HDFS的/tmp目录下的secure_ck.txt数据文件： 创建HDFS引擎表： CREATE

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/tmp/test.txt 检查Pod能否对自己创建的OBS桶对象进行读写操作。 在/tmp路径下创建一个新文件test01.txt，并写入“test\n”。 echo -e "test\n" > /tmp/test01.txt 利用以下命令查看test01.txt内容，从而验证Po

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示例中测试时间为10分钟，前60秒不做计算，等待写入稳定后开始计算磁盘性能。 设置64 KB块写入，采用100%的顺序写。 查看测试结果。 Linux CentOS 6.5等较老版本的操作系统用fdisk创建分区时，默认为非4KiB对齐选择初始磁柱编号，对性能有较大的影响，建议针对该类操作系统，在创建分区时4KiB对齐选取初始磁柱编号。

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示例中测试时间为10分钟，前60秒不做计算，等待写入稳定后开始计算磁盘性能。 设置64 KB块写入，采用100%的顺序写。 查看测试结果。 Linux CentOS 6.5等较老版本的操作系统用fdisk创建分区时，默认为非4KB对齐选择初始磁柱编号，对性能有较大的影响，建议针对该类操作系统，在创建分区时4KB对齐选取初始磁柱编号。

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表才能同步。 发布失败的容灾对象会在命令执行完后写入$HOME/config/fail_disaster_object.txt。 默认生成的publication参数文件路径为$HOME/config/pub.list。 需手动创建容灾对象列表文件--disaster-object-list-file，文件格式如下：

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工作负载异常：实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏，新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据，Pod通常会出现以下类似事件： Message： Pod Update Plugin resources

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