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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ch的数据将随机选择一个tablet进行写入）。 当表的分桶模式被设置为RANDOM时，因为没有分桶列，无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询，对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描，该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。 如果OLAP表的是Random

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输出通道类型，rds表示输出到关系型数据库或者 数据仓库 服务中。 username 是 数据库连接用户名。 password 是 数据库连接密码。 db_url 是 数据库连接地址格式为：postgresql://ip:port/database。 table_name 是 要插入数据的数据库表名。数据库表需事先创建好。

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输出通道类型，rds表示输出到关系型数据库或者数据仓库服务中。 username 是 数据库连接用户名。 password 是 数据库连接密码。 db_url 是 数据库连接地址格式为：postgresql://ip:port/database。 table_name 是 要插入数据的数据库表名。数据库表需事先创建好。

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Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入数据的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.interval 否 1s Duration 刷新缓存的间隔，在这段时间内以异步线程刷新数据。 它能提升写入数据库的性能，但是也可能增加延迟。

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AstroZero使用了哪些编程语言？ AstroZero支持接入哪些类型的数据？ AstroZero支持使用第三方数据库吗？ 在AstroZero中，哪些场景需要访问数据库？ AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ 使用哪些浏览器可以访问AstroZero？ 如何开通AstroZero专享版实例？

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DLI 将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。MySQL数据库适用于各种WEB应用

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Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入数据的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.interval 否 1s Duration 刷新缓存的间隔，在这段时间内以异步线程刷新数据。 它能提升写入数据库的性能，但是也可能增加延迟。

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Integer 每次写入请求缓存的最大行数。 它能提升写入数据的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.interval 否 1s Duration 刷新缓存的间隔，在这段时间内以异步线程刷新数据。 它能提升写入数据库的性能，但是也可能增加延迟。

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DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。MySQL数据库适用于各种WEB应用

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面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，查询延时要求亚秒级响应。电商公司在广告报表中使用Doris ，每天写入100亿行数据，查询并发QPS上万，99分位的查询延时150ms。

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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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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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读/写长时间未写入的文件很慢 可能原因 长时间未使用的文件缓存已被清理。 解决方法 网关设置的缓存盘容量有限，当缓存盘使用率超过缓存清理阈值时， CS G会自动删除长时间未写入操作的文件。如果用户需要重新使用该文件时，CSG会自动从OBS桶中下载文件到缓存盘，受网络带宽限制，下载可能

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS 服务中的Elasticsearch和OpenSearch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 如图1所示，以Elasticsearch

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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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使用数仓高质量的查询计划和高效的执行引擎。 使用数仓的负载管理手段，精准控制。 实时写入 提供H-Store存储引擎，微批数据存放在本地，周期合并到OBS存储，支持高吞吐实时写入与更新，同时支持大批量写入场景。 数据实时写入并经实时计算之后，可以用于实时大屏、实时分析、实时监控、实时风控、实时推荐。

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查询。这种场景使用Redis，在速度上对传统磁盘数据库有很大优势，能够有效减少数据库磁盘IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作量，降低数据库存储成本。Redis对传统磁盘数据库是一个重要的补充，成为了互联网应用，尤其是支持高并发访问的互联网应用必不可少的基础服务之一。 以下举几个典型样例：

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FDI任务失败，修改问题后任务写入仍然报错 原因分析 Writer端写入数据时，先从Kafka通道的topic中消费数据，成功入库后才将消费偏移量提交给Kafka。如果写入数据时发生异常，将不会提交消费偏移量，等待修复问题后，重启任务，可以重新消费并处理未成功入库的数据。所以即使

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