Bytes 通过数据库查询写入临时文件的数据总量。 Deadlocks 在该数据库中检索的死锁数。 Blk Read Time 通过数据库后端读取数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Blk Write Time 通过数据库后端写入数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Stats Reset

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Bytes 通过数据库查询写入临时文件的数据总量。 Deadlocks 在该数据库中检索的死锁数。 Blk Read Time 通过数据库后端读取数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Blk Write Time 通过数据库后端写入数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Stats Reset

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做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在 FusionInsight

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其他限制 支持目标数据库中的表比源数据库多列场景，但是需要避免以下场景可能导致的任务失败。 目标数据库多的列要求非空且没有默认值，源数据库insert数据，同步到目标数据库后多的列为null，不符合目标数据库要求。 目标数据库多的列设置固定默认值，且有唯一约束。源数据库insert多

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duplicateFileOpType 否 枚举 重复文件处理方式，只有文件名和文件大小都相同才会判定为重复文件。重复文件支持以下处理方式： REPLACE：替换重复文件。 SKIP：跳过重复文件。 ABANDON：发现重复文件停止任务。 toJobConfig.columnList

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/user/output 文件格式 写入后的文件格式，可选择以下文件格式： CS V格式：按CSV格式写入，适用于数据表到文件的迁移。 二进制格式：选择“二进制格式”时不解析文件内容直接传输， CDM 会原样写入文件，不改变原始文件格式，适用于文件到文件的迁移。 如果是文件类数据源（FTP/S

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设备上报的数据经规则引擎转发到消息集成的Topic上存储。 通过数据集成任务把Topic中的停车场数据实时写入停车场管理系统的数据库中，用于车位状态监测和停车计费，并可在IOC大屏上显示。 通过数据API把数据库中的车位状态数据开放给第三方应用，供车主、城市管理者了解停车场车位情况。

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/user/output 文件格式 写入后的文件格式，可选择以下文件格式： CSV格式：按CSV格式写入，适用于数据表到文件的迁移。 二进制格式：选择“二进制格式”时不解析文件内容直接传输，CDM会原样写入文件，不改变原始文件格式，适用于文件到文件的迁移。 如果是文件类数据源（FTP/S

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duplicateFileOpType 否 枚举 重复文件处理方式，只有文件名和文件大小都相同才会判定为重复文件。重复文件支持以下处理方式： REPLACE：替换重复文件。 SKIP：跳过重复文件。 ABANDON：发现重复文件停止任务。 toJobConfig.columnList

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ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模

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t” 云数据库默认值：“1”。 作用：该参数控制提交操作在严格遵守ACID合规性和高性能之间的平衡。设置为默认值“1”，是为了保证完整的ACID，每次提交事务时，把事务日志从缓存区写到日志文件中，并刷新日志文件的数据到磁盘上；当设为“0”时，每秒把事务日志缓存区的数据写入日志文件

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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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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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297000","comment":"I am a creature of light."}} …… 当整个流程调试通过之后，可以把config.properties文件中的配置项log_level修改为info，减少日志打印量，并重启Maxwell。 # log level [debug

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fsync_writethrough：表示每次提交的时候调用fsync()强制把缓冲区任何数据写入磁盘。 fsync：表示每次提交的时候调用fsync()（支持suse10和suse11）。 open_sync：表示用带O_SYNC选项的open()写“WAL”文件（支持suse10和suse11）。 不是所有的平台都支持以上参数。

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Bytes 通过数据库查询写入临时文件的数据总量。 Deadlocks 在该数据库中检索的死锁数。 Blk Read Time 通过数据库后端读取数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Blk Write Time 通过数据库后端写入数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Stats Reset

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Bytes 通过数据库查询写入临时文件的数据总量。 Deadlocks 在该数据库中检索的死锁数。 Blk Read Time 通过数据库后端读取数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Blk Write Time 通过数据库后端写入数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 Stats Reset

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