MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时，目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text（文本文件），而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题： 数据集成任务

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查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，如果数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表

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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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BS与Notebook进行数据同步。 表1 上传数据方法 上传方法 说明 “数据”页面上传 通过“数据”页面上传数据，支持上传最大为1GB的单个文件。 使用命令行工具上传 命令行工具（eihealth-toolkit）配套 EIHealth 平台，提供数据、应用、流程和作业资源的管理和使用，支持上传最大为48

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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Streaming从Kafka读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品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Elasticsearch中。

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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写入性能优化 CSS 集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 当从客户端往Elasticsearch中写入数据时，写入流程如下： 客户端向Node1发送写数据请求，此时Node1为协调节点。 节点N

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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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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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查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，若数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，

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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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时了解 GaussDB (for MySQL)的健康状态。 数据迁移 使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据 使用mysqldump迁移GaussDB(for MySQL)数据 数据库连接 绑定和解绑公网地址 修改数据库端口 管理数据库集群 变更实例的CPU和内存规格

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MySQL)支持通过多种方式实现数据迁移，常见的数据迁移方式如下： 使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 使用mysqldump迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 发布区域：全部 使用DRS迁移数据 使用mysqldump迁移数据 重置管理员密码 在使用GaussDB(for

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RDS for MySQL 5.7测试数据 通用型测试数据 独享型测试数据 鲲鹏通用增强型测试数据 父主题： RDS for MySQL

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及容灾方案，为数据可靠性保驾护航。 服务列表 虚拟私有云 VPC 弹性云服务器 ECS 云数据库RDS 数据复制服务 DRS 使用说明 本实践的资源规划仅作为演示，实际业务场景资源以用户实际需求为准。 本实践端到端的数据为测试数据，仅供参考；更多关于MySQL数据迁移须知请单击这里了解。

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使用DRS迁移GaussDB(for MySQL)数据 使用数据复制服务（Data Replication Service，简称DRS）将本地数据库迁移到云数据库GaussDB(for MySQL)，可以实现应用不停服的情况下，平滑完成数据库的迁移工作。 具体迁移操作，请参见《数据复制服务用户指南》的“在线迁移”内容。

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d gaussdbformysql:database:create 授予实例创建数据库的权限。 write instance * g:EnterpriseProjectId gaussdbformysql:database:delete 授予实例删除数据库的权限。 write instance

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