为什么HBase无法写入数据？ 问题现象 HBase无法写入数据，导致应用侧业务数据无法及时更新。 原因分析 Zookeeper连接数过多。 处理方法 建议业务代码连接同一个CloudTable HBase集群时，多线程创建并复用同一个Connection，不必每个线程都创建各自

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，或者从业务上考虑尽量避免大事务写入的情况。用户可查看源库执行历史，看是否有大事务的写入，同时可以在目标库查看DRS数据回放情况。以MySQL为例，可执行show processlist查看。 解决方法3：源库应尽量避免执行批量DDL，如果必须执行DDL，请尽量在业务低峰期执行。

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U使用率在88%，并未达到性能瓶颈。 图2 CPU使用率 查看实例的QPS监控指标，在18:03开始上涨到18:05有超过3倍增长，说明此时是业务的高峰期。 图3 QPS 排查磁盘读写吞吐量监控指标，发现磁盘的吞吐量达到350MB/s，达到性能瓶颈。 关于存储性能说明，请参见数据库实例存储类型。

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MySQL到DWS实时同步中，DWS为什么需要对主键null值进行过滤？ 问题描述 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，如果该字段在MySQL中出现null值那么，写入到DWS中将会报错，报错信息如下：

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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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写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 可以参考以下样例代码。 样例代码 public void testPut() { LOG .info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName))

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目前， GaussDB 优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。在第3种策略中，要将大量中间结果从DN发送到CN，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时

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全量（初始化）阶段，DRS需要将源数据库结构、索引以及存量数据全部写入到目标数据库，顺序为先迁移结构，再迁移数据，最后迁移索引，不同过程不会并行，一般活跃总连接数小于8个，其中： 有小于8个连接在批量创建结构。 有小于8个连接在批量写数据，类似如下语句： insert into ***

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DRS要求的MySQL权限有哪些 DRS在迁移、同步、灾备过程中，对账号有一定的权限要求，本章节主要介绍MySQL引擎的权限要求。 权限要求 源和目标库的连接账号需要具有登录权限，如果没有该账号，可以通过如下方式创建，以user1为例。 参考语句：CREATE USER 'user1'@'host'

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队列的网段不能和DMS Kafka、RDS MySQL实例的子网网段有重合，否则后续创建跨源连接会失败。 其他参数根据需要选择和配置。 参数配置完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成队列创建。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS

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DefaultHoodieRecordPayload hoodie.datasource.write.recordkey.field 用于指定hudi的主键，hudi表要求有唯一主键。 指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.partitionpath.field 用于指定分区键，该值配合hoodie

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Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到 DLI 表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？

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为什么要采用mysqldump和pg_dump工具迁移 该方案优点是简单，容易上手，缺点是停机时间较长。因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长，并且在这个时间范围内能够完成的数据。 由于云数据库RDS服务提供的服务与原来的数据库服务是完全兼容的，所以对于用户来说，从原有数

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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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演练，可以帮助您提前发现问题并解决问题。 如果您使用的是全量迁移模式，确保源和目标数据库无业务写入，保证迁移前后数据一致。如果您使用的是全量+增量迁移模式，支持在源数据库有业务数据写入的情况下进行迁移。 DRS任务启动和全量数据迁移阶段，请不要在源数据库执行DDL操作，否则可能导致任务异常。

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，请参见查看实例性能指标。 解决方案 在业务低峰期执行大批量操作，或将大批量操作拆分后分批执行。 定时任务 原因及现象 如果实例负载随时间有规律性变化，可能是存在定时任务。 您可以在控制台查看实例的Delete语句执行频率、Insert语句执行频率、Insert_Select语句

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题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘好的原因：本地盘有IOPS限制，2U4GB规

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演练，可以帮助您提前发现问题并解决问题。 如果您使用的是全量同步模式，确保源和目标数据库无业务写入，保证同步前后数据一致。如果您使用的是全量+增量同步模式，支持在源数据库有业务数据写入的情况下进行同步。 DRS任务启动和全量数据同步阶段，请不要在源数据库执行DDL操作，否则可能导致任务异常。

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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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