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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日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时，日志报出如下错误导致训练作业失败： pandas.errors.ParserError:

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写入操作配置 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息，更多配置请参考hudi官网：http://hudi.apache.org/cn/docs/configurations.html。 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table

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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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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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txt', 'r') as f: data = f.readlines() 利用pandas读或写一个OBS文件 利用pandas读一个OBS文件。 1 2 3 4 import pandas as pd import moxing as mox with mox.file.

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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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日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of

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如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： 数据存储

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kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal，切换到相应的环境“py37”，然后安装pandas。 conda activate py37 conda install -n py37 pandas 安装完成后，返回Notebook

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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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使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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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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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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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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