HBase集群写入数据大小不能超过多少？ 问题现象 HBase集群大规模并行写入数据时，写入数据到一半卡主，无法写入数据。 原因分析 数据迁移单个请求写入数据太大，导致报错。 处理方法 建议单次写入不超过2M，单条不超过200k。 父主题： 数据读写类

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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>

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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

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写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table.name 指定写入的hudi表名。 无 hoodie.datasource.write.operation 写hudi表指定的操作类型，当前支持upsert、d

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BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS MySQL实例，具体步骤可参考：RDS MySQL快速入门。本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 已创建DW

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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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gson.toJson(dataPoints); } PUT_URL中加入了sync参数，表示必须等到数据写入HBase后才可以返回，强烈建议使用此参数；如果不使用sync，表示采用异步写入HBase的方式，可能存在丢失数据的风险。具体信息请参考OpenTSDB应用开发常见问题。 父主题：

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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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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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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.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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文件系统写入失败 现象描述 仅挂载至一种 服务器 系统的文件系统出现写入数据失败的情况。 可能原因 服务器的安全组配置不正确，需要与文件系统通信的端口未开放。 定位思路 前往安全组控制台查看目标服务器的端口开放情况，并正确配置。 解决方法 登录 弹性云服务器 控制台。 登录管理控制台。

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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 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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节点Node1根据数据的_id将数据路由到分片2，此时请求会被转发到Node3，并执行写操作。 当主分片写入成功后，它将请求转发到Node2的副本分片上。当副本写入成功后，Node3将向协调节点报告写入成功，协调节点向客户端报告写入成功。 Elasticsearch中的单个索引由一个或多个分片(shard)组

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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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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 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.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示：

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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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，则可能会导致任务创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 任务创建成功后，您可以单击任务名称，在“标签”页签下查看对应标签。关于标签的详细操作，请参见标签管理。 对于创建失败的任务，DRS默认保留3天，超过3天将会自动结束任务。 录制回放实例创建成功后，在“源库及目标库”页

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