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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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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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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MySQL->MySQL实时迁移和同步 全量阶段失败报错，关键词“Table *** doesn't exist” 全量阶段失败报错，关键词“The background process is unavailable” 全量阶段失败报错，关键词“Communications link

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MySQL-> GaussDB (for MySQL)实时迁移和同步 全量或增量阶段失败报错，关键词“Illegal mix of collations (utf8mb4_0900_ai_ci,IMPLICIT) and (utf8mb4_general_ci,IMPLICIT) for

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MySQL为源实时灾备 灾备阶段失败报错，关键词“A dml without pk write target db fail” 父主题： 失败案例

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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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MySQL-> CSS /ES实时同步 增量同步失败报错，关键词“write table *** failed: null” 父主题： 失败案例

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SQL超过一定长度时，会对会话列表显示的SQL语句进行截断。 在会话列表中，根据实际运行状态和业务需求，选择异常进程，单击“Kill会话”，结束会话，使数据库恢复正常。 一次最多Kill 20个会话。 如需自动Kill会话，请参见使用GaussDB(for MySQL)自治限流。 父主题：

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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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步任务”。 填写基本参数，参见表1。 表1 基本参数 参数名称 取值 计费模式 按需计费 区域 华北-北京四，确保RDS与DWS所选区域为同一个区域。 项目 华北-北京四 任务名称 DRS-DWS 描述 - 继续填写以下参数，参见表2。 表2 同步实例信息 参数名称 取值 数据流动方向

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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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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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引。下面为实时处理集成作业产品常见的优化参数。 表4 全量阶段 参数名 类型 默认值 说明 hoodie.sink.flush.tasks int 1 Hudi flush数据时的并发数，默认为1，即顺序写入。当Hud单次commit涉及FleGroup较多时（如源端表较多更新历史数据的场景），考虑增大该值。

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00。 输入-1表示不限制脏数据条数。 100 提交任务。 作业配置完毕后，单击作业开发页面左上角“提交”，完成作业提交。 图6 提交作业 自动建表。 以目的端为Hudi会触发自动建表为例。 图7 自动建表 用户提交作业后，单击开始建表会触发自动建表，对不存在的表自动创建。 单击

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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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作业首先从订单数据源表读取实时订单数据，将订单数据流与商品商品类别信息维表关联起来，然后聚合统计订单总额，最后将统计结果写入结果表。 本例中订单表作为驱动源表输入，商品类别信息表作为静态维表，统计结果表作为作业最终输出。 Connector支持列表 表1 Connector支持列表 Connector

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目前，DRS实时灾备支持的数据库类型，如下表所示。 表1 灾备方案 业务数据库 灾备数据库 相关文档 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 RDS for MySQL MySQL到MySQL单主灾备 MySQL到MySQL双主灾备

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