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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影响DRS迁移速度的因素很多，当前全量阶段迁移速度为网络和数据库性能无瓶颈、任务为大规格时的测试数据，仅供用户进行参考。 当目标数据库为Oralce或者 GaussDB (DWS)时，受限于目标数据库写入机制，全量速度相较于其他类型数据库下降30%~50%。 MongoDB数据库的写入性能会受索引个数影响，单个索引影响5-8%，索引越多，速度越慢。

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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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同，详细可参考规格说明，当源库数据写入量过大达到瓶颈时，就会导致任务出现延迟。 原因5：目标库规格受限，达到写入瓶颈。以目标实例为RDS for MySQL为例，用户可以在RDS控制台查看数据库性能指标。 原因6：可能存在热点更新。无主键表的写入会导致热点更新，源库对单一表或单一

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出现网络丢包时，不会大面积重来。 为加快数据写入，DRS实现了表级并发写入，从而大幅提升了数据传输速度，使得同步时延在同城达到毫秒级。 图1 读写类并发 线程类并发 在面对超多数据库对象（如万级以上张表）的搬迁时，结构迁移将会成为瓶颈。DRS针对这类场景做了专项并发优化，通过多个

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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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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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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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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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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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，并未达到性能瓶颈。 图2 CPU使用率 查看实例的QPS监控指标，在18:03开始上涨到18:05有超过3倍增长，说明此时是业务的高峰期。 图3 QPS 排查磁盘读写吞吐量监控指标，发现磁盘的吞吐量达到350MB/s，达到性能瓶颈。 关于存储性能说明，请参见数据库实例存储类型。

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Objective），为业务数据库与DRS实例数据差的一种度量方式，RPO=0时，意味着业务数据库的数据已经全部到达DRS实例。 RTO（Recovery Time Objective），处在传输中数据量的一种度量方式，RTO=0时，意味着DRS实例上的事务已经全部在灾备数据库上执行完毕。 时

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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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