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 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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执行Android构建时，报错提示Gradle版本过低 问题现象 执行Android构建后出现如下所示提示，需要Gradle最低版本是3.3，当前是2.10。 原因分析 编译环境的Gradle版本较低不满足编译要求。 处理方法 如果是Gradle构建，则选择符合条件的Gradle版本。

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存储过程只允许rdsuser或者创建出的主账号执行，创建出的主账号具有和rdsuser相同的权限。创建主账号详细内容请参见创建主账号。 目标数据库不能为系统数据库，系统数据库包括msdb、master、model、tempdb、rdsadmin和resource。 支持将db_owner角色权限授予rdsuser账号。

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答：iOS端App大小增加50KB左右，Android端App大小增加200KB左右，Web端大小可以忽略不计。在上传日志数据100条/每秒的情况下对性能没有影响。 iOS SDK和Android SDK支持哪些版本？ 答：iOS SDK支持iOS10及以上版本，Android SDK支持Android7及以上

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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 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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MRS 是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 问： MRS是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 答： 不支持。 Hive on HBase只支持查询，不支持更改数据。 父主题： 应用开发类

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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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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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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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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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Android SDK是否支持自定义采集数据？ 支持，具体请参见自定义音频采集和渲染和自定义视频采集和渲染实现。 父主题： SDK使用

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执行Android构建时，报错提示Javadoc generation failed 问题现象 Gradle在构建过程中执行了javadoc检查，可能会报“Javadoc generation failed”的错误： 处理方法 避免javadoc的检查，在项目根目录下的Gradle下面就要添加如下配置：

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数据库类型为MySQL，名称禁止使用系统数据库关键字，比如mysql、temp，推荐字母开头，纯字母或者字母加数字的数据库名称，如seeyonoa、seeyondb、oav8x； 数据库类型为Oracle，用户名禁止使用sys、system等系统数据库用户名。 图1 图示1 确认安装信息是否正确，选择“下一步”；

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。

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原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。

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