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

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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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使用mysqldump将表结构导出至SQL文件。 mysql数据库是云数据库RDS服务管理所必须的数据库，导出表结构时，禁止指定--all-database参数，否则会造成数据库故障。 mysqldump--databases<DB_NAME>--single-transaction --order-by-primary

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Postgres的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接： DLI 上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：RDS

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调用链中是否采集上报带有参数内容的原始sql 汇聚分表表名 array JAVA - 2.2.2 - 根据配置的表名，汇聚分表的sql。以该表名开头的表汇聚成同样的表名 mysql最大采集行数 integer JAVA 500 2.4.1 - 可采集的mysql最大行数 sql语句最大采集字节数 integer

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MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性概述 数据类型 系统函数 操作符 字符集 排序规则 SQL 驱动 父主题： 分布式

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图8所示。

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图7 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图8所示。

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示。 映射MySQL表和Hive表字段，Hive表比MySQL表多三个字段y、ym、ymd，即是Hive的分区字段。由于没有源表字段直接对应，需要配置表达式从源表的StartDate字段抽取。 图9 Hive字段映射 单击进入转换器列表界面，再选择“新建转换器 > 表达式转换”，如图10所示。

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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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Streaming从Kafka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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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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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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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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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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下： 图1 报错信息 原因分析 MySQL到DWS链路，由于DWS的表是手动建立的，主键和MySQL不同。当DWS的主键字段在MySQL 中是非主键字段时且该字段在MySQL中出现null值，那么写入到DWS中将会报错。 解决方案 在DWS写入数据前，对DWS的主键字段进行过滤，

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SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka，写入结果数据到Elasticsearch。 请参考Flink OpenSource SQL 1.12创建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12创建Elasticsearch结果表。 创建Kafka源表，将DLI和Kafka数据源进行链接。

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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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数据库名称支持正则表达式以读取多个数据库的数据，例如flink(.)*表示以flink开头的数据库名。 table-name 是 无 String 访问的表名。 表名支持正则表达式以读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的表名。 port 否 3306 Integer

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