asp同时写入两表

场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行

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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 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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场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行

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场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行

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场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行

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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 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 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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0时，才拥有写入权限。通过Windows命令查看，可以查到Windows是通过UID=-2的用户进行写入，故没有写入权限。 定位思路 需要通过修改注册表将Windows访问NFS时的UID和GID均修改为0。 解决方法 在计算机“运行”中输入regedit，打开注册表编辑器。 进

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场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行

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。 与“urn_column”配置两者至少存在一个，同时配置时，“topic_urn”优先级更高。 connector.urn-column 否 主题URN内容的字段名，用于动态主题URN配置。 与“topic_urn”配置两者至少存在一个，同时配置时，“topic_urn”优先级更高。

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1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金融为cf:cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1

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体可以分为两个大类并发技术：读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁，同时对抗网络的不稳定性，DRS实现了数据行级并发抽取效果，从而使得历史数据搬迁速度最大化，同时如果出现网络丢包时，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

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金融为cf:cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1

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1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金融为cf:cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1

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DataFileRead 同步读取表数据文件 表数据文件 I/O事件 DataFileSync 将表数据文件持久化磁盘 表数据文件 I/O事件 DataFileTruncate 表数据文件truncate 表数据文件 I/O事件 DataFileWrite 向表数据文件写入内容 表数据文件 LWLOCK事件

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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创建和管理集合 写入/更新和删除命令的规范请参见写入/更新命令和删除命令。 创建集合 执行db.createCollection(name, options)创建集合。 db.createCollection(<name>, { capped: <boolean>,

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1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金融为cf:cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1

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如图所示，选择“历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 覆盖数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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“innodb_flush_log_at_trx_commit”和“sync_binlog”两个参数是控制RDS for MySQL磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。当两个参数为不同值时，在性能，安全角度下会产生不同的影响。 表1 参数说明 参数名称 允许值 描述 innodb_flush_log_at_trx_commit

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CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead

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DataFileRead 同步读取表数据文件 表数据文件 I/O事件 DataFileSync 将表数据文件持久化磁盘 表数据文件 I/O事件 DataFileTruncate 表数据文件truncate 表数据文件 I/O事件 DataFileWrite 向表数据文件写入内容 表数据文件 LWLOCK事件

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。 GaussDB(for openGauss)数据库中事务处理使用的是两阶段提交的方法，当有两阶段事务残留时，该事务通常会拿着表级锁，导致其它连接无法加锁，此时需要调用gs_clean工具对数据库集群中两阶段事务进行清理，gs_clean_timeout是控制Coordinator周期性调用gs_clean的时间。

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Redis维表 Flink 1.12仅支持新创建的通用队列和之前开通了CCE队列权限的通用队列。 功能描述 创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 前提条件 要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《

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1000(用户历史消费金额)。 上例所示，运行结果table2表用户key=1的总消费金融为cf:cid=1100元。 数据规划 在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1

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N值可以在文件数量和倾斜度之间做权衡。 在Spark SQL中使用动态分区写入数据，需要同时使用distribute by和sort by才能有效减少小文件数量。 Spark SQL动态分区插入优化之sortby 如下SQL中，p1和p2是target表的分区字段，使用sort by关键字来减少小文件的产生。

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参数，定义字典的结构，详情请参见表2。 listProps 当“type”取值为“list”时，配置当前参数，定义列表元素，详情请参见表3。 字典型表单dictProps配置 字典型表单dictProps配置参数说明，如表2所示。 表2 字典型表单dictProps配置参数说明 参数

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如图所示，选择“更多>历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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"metric": "euclidean" } } } } 写入中心点向量数据。 参考导入向量数据将采样或者聚类得到的中心点向量写入上述创建的my_dict索引中。 调用注册接口。 将上述创建的my_dict索引注册具有全局唯一标识名称（dict_name）的Dict对象。

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ion同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise Project)：自定义策略的授权范围，包括IAM项目与企业项目。授权范围如果同时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中

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求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考表1。 授权项列表说明如下： 权限：允许或拒绝某项操作。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 IAM项目（Project）/企业项目（Enterprise

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求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考表1。 授权项列表说明如下： 权限：允许或拒绝某项操作。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 IAM项目（Project）/企业项目（Enterprise

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