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

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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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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

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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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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。

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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

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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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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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TaurusDB timeout相关参数简介 MySQL中有多种timeout参数，TaurusDB也将相关参数提供给用户设置，如下表： 表1 参数说明 参数名称 修改是否需要重启 参数含义 connect_timeout 否 控制客户端和MySQL服务端在建连接时，服务端等待三次握手成

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RDS for MySQL元数据锁MDL的问题处理 MetaData Lock即元数据锁，MetaData Lock主要为了保证元数据的一致性，用于处理不同线程操作同一数据对象的同步与互斥问题。MySQL 5.5版本开始，引入了MDL锁，但是因为MDL锁，会导致表级别的锁，无论是读或

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LOG日志写入效率，提升事务提交性能，但是会增大内存使用；减小该值会减少相应内存使用，但可能使得 CS NLOG日志写入冲突变大，影响性能。最小值为1，最大值为512。 LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数，增大该值可以提升正常流程常规锁获取锁的并行度，

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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

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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

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LOG日志写入效率，提升事务提交性能，但是会增大内存使用；减小该值会减少相应内存使用，但可能使得CSNLOG日志写入冲突变大，影响性能。最小值为1，最大值为512。 LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数，增大该值可以提升正常流程常规锁获取锁的并行度，

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LOG日志写入效率，提升事务提交性能，但是会增大内存使用；减小该值会减少相应内存使用，但可能使得CSNLOG日志写入冲突变大，影响性能。最小值为1，最大值为512。 LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数，增大该值可以提升正常流程常规锁获取锁的并行度，

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LOG日志写入效率，提升事务提交性能，但是会增大内存使用；减小该值会减少相应内存使用，但可能使得CSNLOG日志写入冲突变大，影响性能。最小值为1，最大值为512。 LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数，增大该值可以提升正常流程常规锁获取锁的并行度，

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LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数。最小值4，即锁分区数为16；最大值为16，即锁分区数为65536。 TWOPHASE_PART：两阶段事务锁的分区数。最小值为1，最大值为64。 FASTPATH_PART：每个线程可以不通过主锁表拿锁的最大锁个数。最小值为20，最大值为10000。

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最大值为512。 LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数。最小值4，即锁分区数为16；最大值为16，即锁分区数为65536。 FASTPATH_PART：每个线程可以不通过主锁表拿锁的最大锁个数。最小值为20，最大值为10000。 默认值： "CLOG_PART=256

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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

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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

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t_waits 当前行锁等待数 该指标用于统计innodb当前行锁等待数，以个为单位。 表示当前正在等待行锁的事务个数。 ≥ 0 counts RDS for MySQL实例 1分钟 rds_mdl_lock_count MDL锁数量 该指标用于统计MDL锁数量，以个为单位。 ≥

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