云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    数据库高并发写入 更多内容
  • 从Hive读取数据再写入HBase

    从Hive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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  • 优化向量检索写入与查询性能

    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

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  • 创建HDFS文件并写入内容

    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。 使用该输出流将内容写入到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

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    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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  • Redis实例支持的单个Key和Value数据大小是否有限制?

    。 事实上,集合、链表、哈希都可以看成由String类型的key按照一定的映射关系组合而成。 同时,请注意避免对大Value进行长时间高并发写入,这样会影响网络传输效率,也会增加redis-server的内部处理耗时,从而导致请求时延较大。 父主题: 实例特性

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  • FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete

    FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 使用场景 FlinkSQL写入JDBC数据时可以过滤掉DELETE和UPDATE_BEFORE状态的数据。 使用方法 在创建的JDBC Connector Sink流表中添加“filter

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    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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  • 优化向量检索写入与查询性能

    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

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  • 从Kafka读取数据写入到RDS

    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“

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  • 从Kafka读取数据写入到DWS

    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

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  • 创建HDFS文件并写入内容

    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

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    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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  • 工作负载异常:实例无法写入数据

    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

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  • 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException

    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

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  • 方案概述

    CSS服务的SQL加速方案,快速完成关系型数据库、数据复制服务 DRS 、云搜索服务 CSS的基础配置。架构如下图所示: 该方案部署如下资源: 创建云数据库 RDS(也可以使用云数据库 GaussDB),用于存储用户业务数据。 通过数据复制服务 DRS,用于将云数据库 RDS数据实时同步到云搜索服务

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  • 数据库写入OBS场景,表中小驼峰命名字段,提示字段不存在

    数据库写入OBS场景,表中小驼峰命名字段,提示字段不存在 问题描述 数据库写入OBS场景,表中小驼峰命名字段,提示字段不存在。 故障分析 查看日志报PG数据库表字段找不到所致,分析是字段命名使用小驼峰,而PG数据库区分大小写所以无法找到。 解决方案 让客户在连接配置高级属性添加包围符配置,问题解决。

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    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

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  • 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException

    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

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    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

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  • 使用LOAD DATA导入本地数据

    建议不要同时发起多个LOAD DATA请求。多个LOAD DATA同时进行,数据高并发写入,表锁竞争以及系统IO抢占会影响总体效率,可能会出现SQL事务超时现象,导致LOAD DATA全部失败。 父主题: 数据库基本使用

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    建议不要同时发起多个LOAD DATA请求。多个LOAD DATA同时进行,数据高并发写入,表锁竞争以及系统IO抢占会影响总体效率,可能会出现SQL事务超时现象,导致LOAD DATA全部失败。 父主题: 数据库基本使用

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