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附录
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写入数据操作失败，文件共享只读
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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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创建HDFS文件并写入内容
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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该数据流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
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SparkStreaming批量写入HBase表
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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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创建HDFS文件并写入内容
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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
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通过INSERT语句直接写入数据
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通过INSERT语句直接写入数据 用户可以通过以下方式执行INSERT语句直接向 GaussDB数据库 写入数据： 使用 GaussDB 数据库提供的客户端工具向GaussDB数据库写入数据。 请参见向表中插入数据。 通过JDBC/ODBC驱动连接数据库执行INSERT语句向GaussDB数据库写入数据。
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写入更新数据时报错UnsupportedOperationException
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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$FieldIntegerConverter
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附录
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SparkStreaming批量写入HBase表
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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
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创建HDFS文件并写入内容
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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
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优化向量检索写入与查询性能
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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
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从HBase读取数据再写入HBase
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从Hive读取数据再写入HBase
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通过INSERT语句直接写入数据
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通过INSERT语句直接写入数据 用户可以通过以下方式执行INSERT语句直接向GaussDB写入数据： 使用GaussDB提供的客户端工具向GaussDB写入数据。 请参见向表中插入数据。 通过JDBC/ODBC驱动连接数据库执行INSERT语句向GaussDB写入数据。 详细内容请参见连接数据库。
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写入更新数据时报错UnsupportedOperationException
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写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 问题 数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.avro.AvroConverters$FieldIntegerConverter
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SparkStreaming批量写入HBase表
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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
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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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创建HDFS文件并写入内容
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创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为： 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该数据流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata
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SparkStreaming批量写入HBase表
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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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并发写入事务的潜在死锁情况
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并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B
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并发写入事务的潜在死锁情况
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并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B
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