云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql写入压力大 更多内容
  • 创建HDFS文件并写入内容

    创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为: 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该输出流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei.bigdata

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    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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  • MySQL数据迁移到OBS

    所示。 图2 选择连接器类型 选择“MySQL”后单击“下一步”,配置MySQL连接的参数。 单击“显示高级属性”可查看更多可选参数,具体请参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认,必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称

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  • MySQL数据迁移到OBS

    所示。 图2 选择连接器类型 选择“MySQL”后单击“下一步”,配置MySQL连接的参数。 单击“显示高级属性”可查看更多可选参数,具体请参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认,必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称

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  • 优化向量检索写入与查询性能

    优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本,待数据导入完成后再开启副本,减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大,避免频繁刷新索引生成大量小的segments,同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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  • 从Kafka读取数据写入到RDS

    创建DMS Kafka实例时,不能开启Kafka SASL_SSL。 已创建RDS MySQL实例。 本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为:8.0。 具体步骤可参考:RDS MySQL快速入门。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1:创建队列:创建 DLI 作业运行的队列。

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  • 从Kafka读取数据写入到DWS

    从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据:

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  • FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete

    'url' = 'jdbc:mysql://MySQL 服务器 IP:MySQL 服务器端口 /mysql', 'table-name' = 'customer_t1', 'username' = 'username', --连接MySQL数据库的用户名 'password'

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  • 创建HDFS文件并写入内容

    创建HDFS文件并写入内容 功能简介 写文件过程为: 使用FileSystem实例的create方法获取写文件的输出流。 使用该数据流将内容写入到HDFS的指定文件中。 在写完文件后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是写文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei.bigdata

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    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

    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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  • 数据集成任务

    in this operation”错误 MysqlMysql时源端报“Illegal mix of collations for operation 'UNION'”错误 源端Mysql增量采集每小时执行一次时部分数据丢失 API到MySQL时源端报“401 unauthorized”错误

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  • 通过DAS连接GaussDB(for MySQL)实例

    values(3, 'lily', 27); 图18 向表中写入数据 上述结果显示数据写入成功。 再次执行如下SQL,查询表table1中的数据已经写入成功。 SELECT * FROM table1; 图19 验证写入数据 父主题: 连接实例

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  • MySQL数据迁移到OBS

    所示。 图2 选择连接器类型 选择“MySQL”后单击“下一步”,配置MySQL连接的参数。 单击“显示高级属性”可查看更多可选参数,具体请参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认,必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称

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  • 开始使用

    位于content数组的每个对象中,用于配置目标数据库写入器。 name:写入器的名称,如sqlserverwriter表示SQL Server目标数据库写入器。 parameter:写入器的参数配置,包含目标数据库连接信息、要写入的字段等。 username:目标数据库的用户名。 password:目标数据库的密码。

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  • DRS增量阶段时延增高可能原因

    同,详细可参考规格说明,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

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  • MySQL到GaussDB(for MySQL)单主灾备

    MySQL GaussDB (for MySQL)单主灾备 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 灾备关系 业务数据库 灾备数据库 本云为备 本地自建MySQL数据库 E CS 自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL GaussDB(for MySQL)主备实例

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  • MySQL为源

    MySQL为源 检查项 描述 操作建议 mysql数据库进行权限检查 UGO默认使用mysql数据库进行测试连接,并需要访问mysql数据库进行权限检查。 创建用户。 CREATE USER <user> IDENTIFIEDBY passwd; GRANT SELECT ON mysql

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  • 创建MySQL监控

    成后单击“下一步:确认配置”。 确认配置无误后单击“立即创建”,完成创建MySQL监控。 单击刚创建好的MySQL监控器所在行的“连接池配置”,“路由算法”配置为“单边读写”。 单击“确定”,完成MySQL监控器连接池配置。 父主题: 实施步骤

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  • GaussDB(for MySQL)->Oracle

    GaussDB(for MySQL)->Oracle 表1 数据类型映射关系 数据类型(GaussDB(for MySQL)) 数据类型(Oracle) 是否支持映射 ENUM VARCHAR2 支持 SET VARCHAR2 支持 VARCHAR VARCHAR2 支持 NUMERIC

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  • GaussDB->MySQL

    GaussDB->MySQL 表1 数据类型映射关系 数据类型(GaussDB) 数据类型(MySQL) 是否支持映射 CHARACTER CHAR 支持 CHARACTER VARYING VARCHAR 支持 BYTEA/BLOB/RAW BINARY/VARBINARY/TINYBLOB

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