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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FunctionGraph创建一个函数，通过OBS触发器，实现将用户上传至OBS桶中的业务数据写入Kafka，同时在RDS创建数据结果表模板。 用户可以购买并配置 数据可视化 DLV 大屏，快速定制数据大屏，将RDS中分析结果数据展示在大屏中。 方案优势 跨源分析 数据免搬迁，就可以关联分析存在OBS中的各个渠道的销售汇总数据。

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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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写入OpenTSDB数据 功能简介 使用OpenTSDB的接口(/api/put)写入数据。 函数genWeatherData()模拟生成的气象数据，函数putData()发送气象数据到OpenTSDB服务端。 样例代码 以下代码片段在com.huawei.bigdata.opentsdb

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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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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议单个TM保持1GB以内 大，TB级 中，GB级 存储资源 内存消耗大，单个TM全量存储 外置存储，无存储资源消耗 各TM分散存储，内存+磁盘存储 时效性 周期性数据加载，时效低 相对高 高 关联数据结果 低 中 - 大数据量的维度表建议采用HBase

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数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获

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发抽取MySQL数据，如果源表配置了索引，可调大抽取并发数提升迁移速率。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。针对文件到表类迁移的数据，建议配置写入脏数据。

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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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发抽取MySQL数据，如果源表配置了索引，可调大抽取并发数提升迁移速率。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。针对文件到表类迁移的数据，建议配置写入脏数据。

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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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发抽取MySQL数据，如果源表配置了索引，可调大抽取并发数提升迁移速率。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。针对文件到表类迁移的数据，建议配置写入脏数据。

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是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，可打开此配置。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数。可适当调大参数，提升迁移效率。 是否写入脏数据：表到表的迁移容易出现脏数据，建议配置脏数据归档。 作业运行完是否删除：这里保持默认值“不删除”。 单击“保存并运行”

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是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，可打开此配置。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数。可适当调大参数，提升迁移效率。 是否写入脏数据：表到表的迁移容易出现脏数据，建议配置脏数据归档。 作业运行完是否删除：这里保持默认值“不删除”。 单击“保存并运行”

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是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，可打开此配置。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数。可适当调大参数，提升迁移效率。 是否写入脏数据：表到表的迁移容易出现脏数据，建议配置脏数据归档。 作业运行完是否删除：这里保持默认值“不删除”。 单击“保存并运行”

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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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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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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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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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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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