中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    mysql57万数据写入 更多内容
  • 写入/更新命令

    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

    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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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    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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  • 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException

    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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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    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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  • MRS Hive目标端写入时出现数据乱码

    MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时,目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text(文本文件),而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题: 数据集成任务

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  • 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch

    从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。

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  • 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema

    写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错: org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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  • 批量写入Hudi表

    查询具体更新的文件分区,因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作,如果数据源中存在更新数据,则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT(批量插入):用于初始数据集加载, 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表

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  • 管理并发写入操作

    管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题: 导入数据

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  • 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema

    写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错: org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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  • Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

    Streaming从Kafka读取数据写入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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  • 流式写入Hudi表

    流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入,也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能: 支持Kafka,DFS多种数据源接入

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  • 写入和读写操作

    写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令: INSERT,可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE,可修改表中现有数据。 DELETE,可删除表中现有数据。 COPY,导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作,需要等待,对同一个表的操作,当事务T1的INS

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  • 写入性能优化

    写入性能优化 CSS 集群在使用前,建议参考本文进行集群的写入性能优化,便于提高集群的写入性能,提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 当从客户端往Elasticsearch中写入数据时,写入流程如下: 客户端向Node1发送写数据请求,此时Node1为协调节点。 节点N

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  • 管理并发写入操作

    管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题: 导入数据

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  • 写入和读写操作

    写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令: INSERT,可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE,可修改表中现有数据。 DELETE,可删除表中现有数据。 COPY,导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作,需要等待,对同一个表的操作,当事务T1的INS

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  • 批量写入Hudi表

    查询具体更新的文件分区,因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作,若数据源中存在更新数据,则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT(批量插入):用于初始数据集加载, 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表,

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  • 流式写入Hudi表

    流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入,也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能: 支持Kafka,DFS多种数据源接入

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  • 向DWS写入数据时越来越慢怎么解决

    向DWS写入数据时越来越慢怎么解决 原因分析 查看界面上的采集数据,如果写入数据耗时在秒级,属于正常的情况。如果写入几千条数据超过5秒,一般是性能劣化的表现。 解决方案 如果对DWS的某个表频繁访问,会导致写入性能逐渐降低,需要对DWS进行调优,例如,定时使用analyze规划表、VACUUM

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  • 使用设备接入IoTDA写入数据至DIS

    使用 设备接入IoTDA 写入数据至DIS 设备接入服务 (IoT Device Access)是华为云的物联网平台,提供海量设备连接上云、设备和云端双向消息通信、批量设备管理、远程控制和监控、OTA升级、设备联动规则等能力,并可将设备数据灵活流转到华为云数据接入服务(DIS),帮助物

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