Flume数据写入组件失败 问题现象 Flume进程启动后，Flume数据无法写入到对应组件（本示例以服务端写入到HDFS为例）。 原因分析 HDFS未启动或故障。 查看Flume运行日志： 2019-02-26 11:16:33,564 | ERROR | [SinkRunne

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用于获取某个cookie的值。 setCookie 用于设置cookie的值。 getI18n 返回一个Vue18n的实例。 getCsrfToken 通过ajax的方式，调用平台的接口时使用。 refreshToken 用于手动刷新页面的accesstoken。 getUrlParam 用于获取查询字符串中的参数。

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列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。 toJobConfig.rowKeyColumn 是 String 作为rowkey的列，列号之间使用“&”分割，列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。 toJobConfig.isOverride

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列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。 toJobConfig.rowKeyColumn 是 String 作为rowkey的列，列号之间使用“&”分割，列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。 toJobConfig.isOverride

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步骤3：创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS MySQ L实例 ，选择操作列的“更多 > 登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”，即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据库实例界面，单击“

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password ：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。 CREATE DATABASE testdwsdb; 执行以下命令，退出gaussdb数据库，连接新创建的数据库“testdwsdb”。 \q gsql -d testdwsdb -h

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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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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 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 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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000]范围内随机生成，同时通过设置pipeline参数，增加数据写入效率。基于key的给定范围以及总共写入次数，本次写入总数据大小大于数据库集群的内存容量。 ./memtier_benchmark -s ${ip} -a ${passwd} -p ${port} -c 3 -t 30 -n 20000000

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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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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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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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Redis实例。 创建项目 在命令行窗口中运行以下命令创建一个新的C#控制台应用程序；或者在Visual Studio中创建一个新的C#控制台应用程序。 dotnet new console -o redisdemo 安装Redis的C#客户端 StackExchange.Redis包。Visual

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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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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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