分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导入 INSERT（通过INSERT语句直接写入数据）和COPY（使用COPY FROM STDIN导入数据）方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入， GaussDB 支持通过外表并行导入数据到集群。外表的并行导入需

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写入/更新命令 用户做了大量写入/更新操作后，实际数据量可能没有多大变化，但磁盘空间使用量增加了。是因为无论是写入、更新还是删除，以及索引插入和删除等操作，在后台实际上都会转成写入。因为底层的存储引擎（WiredTiger和RocksDB）采用都是appendOnly机制。只有当

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并发写入示例 本章节以表test为例，分别介绍相同表的INSERT和DELETE并发，相同表的并发INSERT，相同表的并发UPDATE，以及数据导入和查询的并发的执行详情。 1 CREATE TABLE test(id int, name char(50), address varchar(255));

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写入OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的接口(/api/put)写入数据。 函数genWeatherData()模拟生成的气象数据，函数putData()发送气象数据到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持 CS V/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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并行查询（PQ） 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 内核功能

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。 步骤五：准备DWS对接Flink工具dws-connector-flink dws-connector-flink是一款基于DWS JDBC接口实现对接Flink的一个工具。在配置 DLI 作业阶段，将该工具及依赖放入Flink类加载目录，提升Flink作业入库DWS的能力。 浏

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MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨

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在DLI管理控制台，单击“作业管理 > Flink作业”，在Flink作业管理界面，单击“创建作业”。 在创建队列界面，类型选择“Flink OpenSource SQL”，名称填写为：FlinkCDCMySQLDWS。单击“确定”，跳转到Flink作业编辑界面。 在Flink OpenSource

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合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手动指定每个Task的并行度，指定的是所有Task统一的并行度。 推荐Source的并行度由上游

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并发写入示例 本章节以表test为例，分别介绍相同表的INSERT和DELETE并发，相同表的并发INSERT，相同表的并发UPDATE，以及数据导入和查询的并发的执行详情。 1 CREATE TABLE test(id int, name char(50), address varchar(255));

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提供Flink作业程序开发的样例指导。 使用Flink Jar写入数据到OBS 提供Flink如果将数据处理后写入到OBS的样例代码。 Flink作业相关API 提供Flink相关API的使用说明。

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MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨

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"jdbc:mysql://xxxx:3306/xxxx", -- mysql连接地址及mysql表所在数据库名，jdbc格式 "table-name" = "xxxx", -- mysql表名 "driver" = "com.mysql.jdbc

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obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/ flink run 客户端安装目录/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar -input obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/test -output obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/output

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org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/。 Flink结构 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。

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问题。 解决AZ下缩容DataNode，副本未按照预期AZ策略补齐，导致退服失败的问题。 解决Flink在mysql数据库insert timestamp类型数据，数据通过Flink写入Hudi后和原数据差8小时的问题。 解决HetuEngine SQL查询偶现数组越界报错的问题。

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DLI Flink与 MRS Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connecto

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Flink对接 云搜索服务 （ CSS ）样例程序（Java） 功能介绍 当前基于随机数生成器实现了一个持续产生长度为4字符串的数据源用于写入数据。 样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.flink.examples。 public class

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当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。 避免非并行度操作，有些对DataStream的操作会导致无法并行，例如WindowAll。 keyBy尽量不要使用String。 设置并行度 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。

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