写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 问题 数据写入时报错： java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.avro.AvroConverters$FieldIntegerConverter

查看更多 →

通过INSERT语句直接写入数据 用户可以通过以下方式执行INSERT语句直接向 GaussDB 写入数据： 使用GaussDB提供的客户端工具向GaussDB写入数据。 请参见向表中插入数据。 通过JDBC/ODBC驱动连接数据库执行INSERT语句向GaussDB写入数据。 详细内容请参见连接数据库。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B

查看更多 →

并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

步骤3：创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台，在“实例管理”界面，选择已创建的RDS MySQ L实例 ，选择操作列的“更多 > 登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”，即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据库实例界面，单击“

查看更多 →

password ：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。 CREATE DATABASE testdwsdb; 执行以下命令，退出gaussdb数据库，连接新创建的数据库“testdwsdb”。 \q gsql -d testdwsdb -h

查看更多 →

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

查看更多 →

工作负载异常：实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏，新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据，Pod通常会出现以下类似事件： Message： Pod Update Plugin resources

查看更多 →

写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

查看更多 →

Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) dataset_info = dataset.get_dataset_info() print(dataset_info) # 输出数据集的详细信息 参数说明 无。 父主题： 数据集管理

查看更多 →

/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} modelarts:dataset:get - √ √ 更新数据集 PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} modelarts:dataset:update - √ √ 删除数据集

查看更多 →

import Dataset session = Session() dataset = Dataset(session, dataset_id) dataset.update_dataset(dataset_name = "new-dataset-name") 参数说明 表1 请求参数

查看更多 →

查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, dataset_type=0) print(dataset_list) 示例三：根据数据集名称查询数据集列表 # 查询名称中包含dataset的数据集列表 dataset_list

查看更多 →

初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

查看更多 →

写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

查看更多 →

初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

查看更多 →

修改ModelFile元数据 √ √ x 删除ModelFile元数据 √ √ x 查询dataset元数据 √ √ √ 创建dataset元数据 √ √ x 修改dataset元数据 √ √ x 删除dataset元数据 √ √ x 查询元数据数量 √ √ √ 查询授权主体 √ √ √ 创建角色

查看更多 →