中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    数据读出与写入 更多内容
  • 写入/更新命令

    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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  • 写入操作配置

    partitionpath.field,hoodie.datasource.write.recordkey.field产生主键和分区方式。 说明: 写入设置KeyGenerator表保存的参数值不一致时将提示需要保持一致。 org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator

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  • 使用Storm-JDBC插件开发Oracle写入Bolt时发现数据无法写入

    WebUI查看拓扑DAG图,发现DAG图拓扑定义一致。 查看KeyWordFilter Bolt输出流字段定义和发送消息字段发现一致。 查看Oracle数据库中表定义,发现字段名为大写,流定义字段名称不一致。 单独调试execute方法,发现抛出字段不存在。 处理步骤 修改流定义字段名称为大写,数据库表定义字段一致。

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    原因: Hudi表数据含有Decimal类型数据。 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。

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  • Hudi写入小精度Decimal数据失败

    原因: Hudi表数据含有Decimal类型数据。 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。

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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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  • 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

    执行以下命令,取消节点不可调度标记。 kubectl uncordon <node-name> 异常Pod清理 本服务kubelet的GC回收机制社区保持一致,在清除Pod的Owner(例如Deployment)后,异常Pod也会随之清理。 通过kubelet命令,删除有异常记录的Pod。

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  • Workspace支持的CES基础监控指标

    Workspace支持的CES基础监控指标 功能说明 本节定义了云桌面上报云监控的监控指标的命名空间,监控指标列表,各项监控指标的具体含义使用说明,用户可以通过云监控检索云桌面服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.Workspace 基础监控指标支持列表 对于不同的

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  • 云应用支持的基础监控指标

    本节定义了云应用上报云监控的监控指标的命名空间,监控指标列表,各项监控指标的具体含义使用说明,用户可以通过云监控检索云应用服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.AppStream 云应用各项基础监控指标的具体含义使用说明如表1所示。 以下监控指标(原始指标)的监控周期如下: 表1

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  • 批量写入Hudi表

    查询具体更新的文件分区,因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作,若数据源中存在更新数据,则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT(批量插入):用于初始数据集加载, 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表,

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  • 流式写入Hudi表

    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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  • 写入更新数据时报错Parquet/Avro schema

    uber schema,并使用该schema作为target schema。用户可以从hive metastore中获取schema并将其当前schema合并。 父主题: Hudi常见问题

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  • Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

    Streaming从Kafka读取数据写入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

    schema,并使用该schema作为target schema。用户可以从hive metastore中获取schema并将其当前schema合并。 父主题: 数据写入

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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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  • 批量写入Hudi表

    查询具体更新的文件分区,因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作,如果数据源中存在更新数据,则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT(批量插入):用于初始数据集加载, 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表

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  • 流式写入Hudi表

    checkpoint=s1,0:0,1:0 // 任务启动时,该source的恢复点(从0分区的0 offset,1分区的0 offset开始恢复) // 指定source1表进行join的hudi表,如果该hudi表已经同步到hive,则不需要该配置,直接在sql中通过表名来使用 hoodie.deltastreamer

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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建表时一致即可。 父主题: 数据集成任务

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  • 监控Flexus L实例概述

    该指标为从物理机层面采集的CPU使用率,数据准确性低于从 云服务器 内部采集的数据。 单位:百分比。 计算公式:单个云 服务器 CPU使用率 / 单个云服务器的CPU总核数。 磁盘读带宽 该指标用于统计每秒从测量对象读出数据量。 单位:字节/秒。 计算公式:该云服务器的磁盘读出的字节数之和 / 测量周期。

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  • 数据控制与数据审计

    数据控制数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制,可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享:关闭分享后,项目内数据不允许分享给其他项目,包括拷贝、引用两种方式。 下载:关闭下载后,项目内数据不允许下载至本地。

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