云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    flink并行写入mysql 更多内容
  • MySQL同步到DMS Kafka作业配置

    归档到OBS:将脏数据存储到OBS中,并打印到任务日志中。 不归档 脏数据写入连接 “脏数据策略”选择归档到OBS时显示该参数。 脏数据要写入的连接,目前只支持写入到OBS连接。 - 脏数据目录 脏数据写入的OBS目录。 - 脏数据阈值 是否写入脏数据为是时显示该参数。 用户根据实际设置脏数据阈值。

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  • Flink基本原理

    作业开发SQL标准化等特点。 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。 TaskManager Flink系统的业务执行节点,执行具体的

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  • Flink性能调优规则

    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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  • DLI Flink与MRS Flink有什么区别?

    DLI Flink 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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  • Hudi表索引设计规范

    r机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引:在写入数据过程中,通过主键进行Hash计算,将数据进行分桶写入;该索引写入速度最快,但是需要合理配置分桶数目;Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引:Flink引擎独有索引,是将行记录

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  • Flink对接云搜索服务(CSS)样例程序(Java)

    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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  • Flink性能调优

    Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题: 使用Flink

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  • 查询Flink作业日志

    存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改,否则可能会造成历史数据无法查找。 前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel File System)是 对象存储服务 (Object Storage Service,O

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  • Flink任务开发建议

    使用Hive SQL时如果Flink语法不兼容则可切换Hive方言 当前Flink支持的SQL语法解析引擎有default和Hive两种,第一种为Flink原生SQL语言,第二种是Hive SQL语言。因为部分Hive语法的DDL和DML无法用Flink SQL运行,所以遇到这种

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  • JDBC维表

    生成的表信息写入Kafka结果表中,其具体步骤如下: 参考增强型跨源连接,在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通

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  • Flink应用性能调优建议

    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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  • SMP并行执行

    各个算子的并行情况。 非适用场景: 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行,以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案,计划并行之后必定会

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  • 验证并行查询效果

    验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下: 实例规格:32 vCPUs | 256 GB 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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  • 使用Flink

    使用Flink Flink作业引擎概述 Flink用户权限管理 Flink客户端使用实践 创建FlinkServer作业前准备 创建FlinkServer作业 管理FlinkServer作业 Flink运维管理 Flink性能调优 Flink客户端常见命令说明 Flink常见问题

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  • Flink消费

    已创建通用队列,详细操作请参考创建队列。 已创建Flink作业,详细操作请参考创建Flink作业。 已从maven仓库获取lts-flink-connector-1.0.3.1.jar包, 创建Flink Jar作业时需要上传lts-flink-connector-1.0.3.1.ja

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  • 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK

    DLI获取访问凭据相关开发指南 类型 操作指导 说明 Flink作业场景 Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导,将Flink作业的输出数据写入Mysql或DWS时,在connector中设置账号、密码等属性。

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  • 创建FlinkServer作业

    创建FlinkServer作业 操作场景 定义Flink的作业,包括Flink SQL和Flink Jar作业。 新建作业 访问Flink WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 单击“作业管理”进入作业管理页面。 单击“新建作业”,在新建作业页面可选择新建Flink SQL作业或Flink

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  • ClickHouse简介

    ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update 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

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  • 数据并行导入导出

    数据并行导入导出 GaussDB 提供了并行导入导出功能,以快速、高效地完成大量数据导入导出。介绍GaussDB并行导入导出的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:设置导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。该参数开启时,“导入文

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  • Flink性能调优

    Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 父主题: 使用Flink

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  • Flink SQL逻辑开发建议

    多个Flink作业或者insert into语句写同一张Gauss for MySQL时建议过滤回撤数据 当有多个Flink作业写同一张MySQL表时,其中一个Flink作业发送回撤数据(-D、-U)到目标表删除整行数据,再插入本次更新的数据,导致其他作业写入的字段全部丢失。 优化前SQL: create table

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