以进行相关记录，则避免使用upsert命令，建议直接使用update或insert。 update也需要匹配索引。 避免COLLSCAN全表扫描。 查询条件和索引字段匹配有顺序性。 insert/update命令中涉及的文档，最大不能超过16MB。 父主题： 基础命令规范

查看更多 →

在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie

查看更多 →

在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie

查看更多 →

rtition // 指定hudi表路径 --table-type MERGE_ON_READ // 指定要写入的hudi表类型 --target-table hudimor_deltastreamer_partition // 指定hudi表名 --source-ordering-field

查看更多 →

从多种类型的源表抓取数据写入Hudi目标表，但是HoodieDeltaStreamer只能完成一个源表更新一个目标表。而HoodieMultiTableDeltaStreamer可以完成多个源表更新多个目标表，也可以完成多个源表更新一个目标表。 多个源表写一个目标表(两个kafka

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

作业开发流程 步骤1：创建队列：创建 DLI 作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

向Phoenix表中写入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

查看更多 →

写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 样例代码 public void testPut() { LOG.info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName)) { List<Put>

查看更多 →

数据写入 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 Hudi写入小精度Decimal数据失败

查看更多 →

SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

查看更多 →

SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

查看更多 →

SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

查看更多 →

SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

查看更多 →

当源库数据写入量过大达到瓶颈时，就会导致任务出现延迟。 原因5：目标库规格受限，达到写入瓶颈。以目标实例为RDS for MySQL为例，用户可以在RDS控制台查看数据库性能指标。 原因6：可能存在热点更新。无主键表的写入会导致热点更新，源库对单一表或单一行的高频更新也会导致热点更新，从而导致时延增大。以RDS

查看更多 →