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在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
了Hudi功能。使用Spark数据源，将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集： COW表。每次写操作之后，还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hudi客户端，具体请参考安装客户端（3
tream_load_record”的值为“true”。 当前审计日志表仅记录已经运行完成的SQL信息。 审计日志表的最大写入间隔默认为60秒，每批次最大写入数据量默认为50MB，可通过参数“max_batch_interval_sec”和“max_batch_size”进行调整。
参数解释： 数据源类别。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 connector_name
DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法
DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法
支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎） 支持数据抽样 在写入数据时，该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹，文件夹内每列数据为不同的独立文件，以及创建数据的序列化索引排序记录文件。该结构使得数据读取时能够减少数据检索时的数据量，极大的提高查询效率。 MergeTree
Kafka磁盘IO频繁的数据目录名称 对系统的影响 Partition所在的磁盘分区IO过于繁忙，产生告警的Kafka Topic上可能无法写入数据。 可能原因 Topic副本数配置过多。 生产者消息批量写入磁盘的参数设置不合理。该Topic承担的业务流量过大，当前Partition的设置不合理。 处理步骤 检查Topic副本数配置。
er.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL中重要的类有：
onnector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。
HDFS写文件的预约机制：无论文件是10 MB还是1 GB，开始写的每个块都会被预约128 MB。如果需要写入一个10 MB的文件，HDFS会预约一个块来写，当文件写完后，这个块只占实际大小10 MB，释放多余预约的118 MB空间。如果需要写入一个1 GB的文件，HDFS还是会预约一个块来写，这个块写完后再开启下一个块，文件写完后，实际占用1
er.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL中重要的类有：
a中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个batch区间需要读取的偏移量位置。然后，每个batch的Job被运行，而对应偏移量的数据在Kafka中已准备好。这些偏移量信息也被可靠地存储在checkpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。 图4
表分区名，使用逗号分隔不同的分区。 数据块分配方式 指定数据切分后，如何分配。 读取大小 指定每次读取多大的数据量。 mysql-fastpath-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名。 查询条件 指定表的查询条件。 分区列名 指定数据库表的一列，根据该列来划分要导入的数据，在map任务中用于分区。建议配置主键字段。
本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi客户端，目前Hudi集成在MRS集群的Spark/Spark2x服务中，用户从Manage
ht Manager，修改该用户初始密码。 登录安装了MySQL客户端的节点，使用新创建的用户及修改后的密码连接Doris服务。 export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 mysql -udorisuser -p -PFE查询连接端口 -hDoris
查看表test_demo01的Location 写入数据。 insert into test_demo01 values('mm'),('ww'),('ww'); 执行select * from test_demo01;查询是否写入成功。 图7 查看表test_demo01中的数据
如何针对Topic进行配置增加和删除 如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 如何配置Kafka客户端shell命令日志 如何获取Topic的分布信息 Kafka高可靠使用说明 使用Kafka Shell命令无法操作Kafka集群 Kafka生产者写入单条记录过长问题 Kakfa消费者读取单条记录过长问题
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
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