基于CCE快速部署Volcano批量调度系统

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    高性能写入 更多内容
  • 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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  • 并发写入事务的潜在死锁情况

    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

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  • 并发写入事务的潜在死锁情况

    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

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  • innodb

    上。该模式下在事务提交时不会主动触发写入磁盘的操作。 1:每次事务提交时RDS for MySQL都会把日志缓存区的数据写入日志文件中,并且刷新到磁盘中,该模式为系统默认。 2:每次事务提交时RDS for MySQL都会把日志缓存区的数据写入日志文件中,但是并不会同时刷新到磁盘

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  • 配置测试用例(高性能测试工程)

    配置测试用例(高性能测试工程) 填写用例详情 配置用例步骤 添加请求信息(报文) 添加请求信息(思考时间) 添加请求信息(响应提取) 添加请求信息(检查点) 添加数据指令、循环控制器、条件判断、集合点 添加并发权重控制器、吞吐量控制器 压力配置 高级配置 SLA配置 父主题: PerfTest测试用例管理

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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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  • 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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  • 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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  • Ranger基本原理

    提供WebUI和RestFul接口。 UserSync 负责周期从外部同步用户和用户组信息并写入RangerAdmin中。 TagSync 负责周期从外部Atlas服务同步标签信息并写入RangerAdmin中。 Ranger原理 组件Ranger插件 Ranger为各组件提供了基于PBAC(Policy-Based

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  • 读/写长时间未写入的文件很慢

    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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  • Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

    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

    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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  • MRS Hive目标端写入时出现数据乱码

    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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  • ClickHouse宽表设计原则

    的表数据变化更新频率较低,这种情况,建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理,将处理后的数据写入到一个宽表中,宽表中包含所有要查询的数据字段,以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则: 在数据库中,表名命名要求在当前数据库内唯一。 表名要求

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  • 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch

    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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  • 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema

    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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  • 导入最佳实践

    使用gsql元命令导入数据 \copy命令在任何psql客户端登录数据库成功后可以执行导入数据。与COPY命令相比较,\copy命令不是读取或写入指定文件的 服务器 ,而是直接读取或写入文件。 这个操作不如COPY命令有效,因为所有的数据必须通过客户端/服务器的连接来传递。对于大量的数据来说COPY命令可能会更好。

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  • 云硬盘

    云硬盘(Elastic Volume Service,EVS)可以为 裸金属服务器 提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、 数据仓库 以及高性能计算等场景。 裸金属服务器支持挂载云硬盘,解决了传统物理服务器受限于本地硬盘容量的

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  • HBase应用场景

    半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 优势: 海量存储 支持离线、在线海量KeyValue数据存储,存储容量可扩展。 高性能读写 亿级写入吞吐量、ms级查询,用于在线应用和报表展现。 生态丰富 基于Hadoop生态组件丰富,与 华为云产品 有高度的整合能力。 画像数据存储和查询

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