AspNet使用Bulk实现批量插入数据

，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，该操作性能是最高的，但

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由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考快速入门章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie

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导入最佳实践 使用COPY命令导入数据 COPY命令从本地或其它数据库的多个数据源并行导入数据。COPY导入大量数据的效率要比INSERT语句高很多，而且存储数据也更有效率。 有关如何使用COPY命令的更多信息，请参阅使用COPY FROM STDIN导入数据。 使用gsql元命令导入数据

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作业导入到目标集群。 数据库迁移通用限制和约束 CDM以批量迁移为主，仅支持有限的数据库增量迁移，不支持数据库实时增量迁移，推荐使用数据复制服务（DRS）来实现数据库增量迁移到RDS。 CDM支持的数据库整库迁移，仅支持数据表迁移，不支持存储过程、触发器、函数、视图等数据库对象迁移。

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导入最佳实践 使用GDS导入数据 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。 为了优化导入速度，建议拆分文件，使用多GD

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目的端的“写入目录”配置为“/opt/ttxx/${timestamp()}”。 经过宏定义转换，这个作业表示：将Oracle数据库的“SQOOP.CDM_20171016”表中数据，迁移到SFTP的“/opt/ttxx/1508115701746”目录中。 图1 源表名和写入目录配置为时间宏变量

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拆分字段的值：不建议使用函数、表达式、子查询等，推荐使用常量值。 普通字段的值：不建议使用子查询，推荐使用常量、函数、表达式。 大批量数据导入 推荐使用loaddata local infile来实现大批量数据导入。 这个地方只需要开一个session窗口导入即可，DDM内部会自动进行并行导入。

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导入最佳实践 使用GDS导入数据 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。 为了优化导入速度，建议拆分文件，使用多GD

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通过OBS中转，数据源丰富，数据转换能力强。 通过INSERT语句直接写入数据 - 使用SQL客户端工具或JDBC/ODBC驱动连接GaussDB(DWS)数据库时，执行INSERT语句插入一行或多行数据，以及从指定表插入数据。 INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。

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向表中插入数据 在创建一个表后，表中并没有数据，在使用这个表之前，需要向表中插入数据。本小节介绍如何使用INSERT命令插入一行或多行数据，及从指定表插入数据。如果有大量数据需要批量导入表中，请参考导入方式说明。 背景信息 服务端与客户端使用不同的字符集时，两者字符集中单个字符的

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向表中插入数据 在创建一个表后，表中并没有数据，在使用这个表之前，需要向表中插入数据。本小节介绍如何使用INSERT命令插入一行或多行数据，及从指定表插入数据。如果有大量数据需要批量导入表中，请参考导入数据。 背景信息 服务端与客户端使用不同的字符集时，两者字符集中单个字符的长度

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向表中插入数据 在创建一个表后，表中并没有数据，在使用这个表之前，需要向表中插入数据。本小节介绍如何使用INSERT命令插入一行或多行数据，及从指定表插入数据。如果有大量数据需要批量导入表中，请参考导入数据。 背景信息 服务端与客户端使用不同的字符集时，两者字符集中单个字符的长度

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；参数值一般配置为数据集中的某组数据，每次运行中会将参数值传递到子作业以供使用。例如参数值填写为：#{Loop.current[0]}，即将数据集中每组数据的第一个数值遍历传递给子作业。 For Each算子举例如图1所示 。从图中可以看出，子作业“foreach”中的参数名为“

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将查询到的表数据与给源数据表插入数据步骤中的数据进行对比，可以发现数据插入符合预期。 图9 目的表数据 更多案例参考 For Each算子可与其他算子配合，实现更丰富的功能。您可以参考以下案例，了解For Each算子的更多用法。 通过CDM算子批量创建分表迁移作业 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断

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向表中插入数据 在创建一个表后，表中并没有数据，在使用这个表之前，需要向表中插入数据。本小节介绍如何使用INSERT命令插入一行或多行数据，及从指定表插入数据。如果有大量数据需要批量导入表中，请参考导入数据。 背景信息 服务端与客户端使用不同的字符集时，两者字符集中单个字符的长度

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整库迁移适用于将本地数据中心或在ECS上自建的数据库，同步到云上的数据库服务或大数据服务中，适用于数据库离线迁移场景，不适用于在线实时迁移。 批量数据迁移支持整库迁移的数据源如表2所示。 表2 整库迁移支持的数据源 数据源分类 数据源 读取 写入 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS）

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定义变量。使用时间宏变量和定时任务配合，可以实现定期同步新增数据，详细说明请参见使用时间宏变量完成增量同步。 table 导入开始前 导入数据前，选择是否清除目的表的数据： 不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。 清除全部数据：写入数据前会清除目标表中数据。 清除部

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不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。 清除全部数据：写入数据前会清除目标表中数据。 清除部分数据：需要配置“where条件”参数，CDM根据条件选择性删除目标表的数据。 清除部分数据 where条件 “导入开始前”参数选择为“清除部分数据”时配置，配置后导入前根据where条件删除目的表的数据。

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资源调度分析结果 结果分析。 修改后，发现进程线程切换虽然变少，但是总体写入速度并未减少，怀疑是写入方式的问题导致写入速度慢，通过查询资料得知，leveldb写入数据时，可以通过原子批量写入方式，遂修改写入数据代码，结果如下： 设置批量写后： leveldb::WriteBatch bt; for(int

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合。允许使用Impala的SQL语法从Kudu tablets插入、查询、更新和删除数据。此外，还可以用 JDBC或ODBC，Impala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 默认的Impala表使用存储在HDFS上的数据文件，这对于使用全表扫描的

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DSC的数据脱敏支持静态脱敏和动态脱敏。您可以对指定数据配置脱敏规则实现敏感数据静态脱敏，同时，您也可以使用数据动态脱敏的API接口实现数据的动态脱敏，全方位确保敏感信息不被泄露。数据安全中心支持的脱敏算法如脱敏算法所示。 静态脱敏：可以按照脱敏规则一次性完成大批量数据的变形转换

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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将查询到的表数据与给源数据表插入数据步骤中的数据进行对比，可以发现数据插入符合预期。 图9 目的表数据 更多案例参考 For Each算子可与其他算子配合，实现更丰富的功能。您可以参考以下案例，了解For Each算子的更多用法。 通过CDM算子批量创建分表迁移作业 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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；参数值一般配置为数据集中的某组数据，每次运行中会将参数值传递到子作业以供使用。例如参数值填写为：#{Loop.current[0]}，即将数据集中每组数据的第一个数值遍历传递给子作业。 For Each算子举例如图1所示 。从图中可以看出，子作业“foreach”中的参数名为“

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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k在写入第一行数据时会创建一个新文件，随后写的每行数据都会判断该行数据的分区字段值与上一行数据的分区字段值是否相同，如果不相同就会新建一个文件并将该行数据写入，否则将该行数据写入上一条数据所在的文件。因此在Task写动态分区数据时，相邻两行数据如果分区字段值相同，就会写入同一个文

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-tree实现。不同列的键值可以有不同的类型。 GIN快速更新技术 由于倒排索引的本身特性影响，更新一个GIN索引可能会比较慢。插入或更新一个堆行可能导致许多往索引的插入。当对表执行VACUUM后，或者如果待处理实体的列表太大了（大于work_mem），这些实体被使用和初始索引创

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制串。 参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为 timestamp。 有一个参数是 decimal 类型，如果另外一个参数是 decimal 或者整数，会将整数转换为 decimal 后进行比较，如果另外一个参数是浮点数，则会把 decimal

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向HFS表中插入数据 void put(List<FSPut> fsPuts) 向HFS表中批量插入数据 FSResult get(FSGet fsGet) 从HFS表中读取数据 FSResult[] get(List<FSGet> fsGets) 从HFS表中读取多行数据 void

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文中加入/* multinode */ 才能执行分布式写入和查询。该项设置只有数据库处于gtm free场景的情况下才会有效。 user 数据库用户。 password 数据库用户的密码。 表2 主备版数据库连接参数 参数 描述 url postgresql.jar数据库连接描述符。格式如下：

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批量数据迁移概述 DGC批量数据迁移是一种高效、易用的批量数据迁移服务，围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 批量数据迁移即云数据迁移（Cloud Data

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NettyOptions：Cassandra driver使用Netty实现作为内部异步编程框架，所以暴露了一些options给用户自定义配置。 QueryOptions：查询相关options，可以设置查询一致性级别、设置fetch_size、设置刷新节点拓扑频率、刷新元数据频率等。 Reconnecti

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