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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单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单节点宕机不会影响整个集群的可用性，计算节点和存储空间可独立快速扩容，扩容期间业务无感知。 实时高并发写入 实时高并发写入，适合电商领域高并发海量订单，写入性能高。 工业数据采集 GeminiDB

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DDS兼容MongoDB，具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，DDS中的集群实例，可动态扩容和增加dds mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 物联网（Internet of

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写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table.name 指定写入的hudi表名。 无 hoodie.datasource.write.operation 写hudi表指定的操作类型，当前支持upsert、d

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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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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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优势： 高效写入和查询 最高每天处理万亿级时间点写入能力，多节点多线程并行高性能查询。 实时分析 数据同步上云，支持云上时序数据分析。 都市环保数据采集 GeminiDB Influx接口支持海量时间线的写入，为环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化

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，拥有超强写入性能，专为密集写入而设计。它适用于各种不同的行业，例如制造业、物流业、医疗保健业、房地产业、能源生产业、农业等等。 无论传感器类型如何，都可以很好地处理传入数据，并为进一步的数据分析提供了可能。 优势： 超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强的写入性能。 弹性

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业务挑战 广告主的RTA系统，是从核心的画像数据库读取数据并进行投放决策的，数据越新，投放效果越好。因此，大数据平台生成的最新数据，需要及时写入画像数据库。综合来看，广告RTA业务面临高并发、超低时延、超大数据量等实际特性需求。因此，对核心画像数据库有如下诉求： 海量数据快速导入，确保决策精准性

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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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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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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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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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