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mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
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ALM-14004 损坏的HDFS块数量超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测损坏的块数量，并把损坏的块数量和阈值相比较。损坏的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到损坏的块数量超出阈值范围时产生该告警。 当损坏的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。建议使用命令（hdfs fsck
高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议单个TM保持1GB以内 大，TB级 中，GB级 存储资源 内存消耗大，单个TM全量存储 外置存储，无存储资源消耗 各TM分散存储，内存+磁盘存储 时效性 周期性数据加载，时效低 相对高 高 关联数据结果 低 中 - 大数据量的维度表建议采用HBase 数据
指定的instant所更新或插入文件名中的时间戳 total_records_updated 该文件中多少个record被更新 total_records_written 该文件中新插入了多少个record total_bytes_written 该文件新增多少bytes的数据 total_errors
配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时存储类型建议选择orc或者parquet orc和par
指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险，在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能，避免信息泄露。
该参数为服务器端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可 D
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
具体的应用需求来设定它的值，这取决于有些数据是否会被反复的查询到，如果存在较多的重复记录，将这个值设置为true可以提升效率，否则，建议关闭。 建议按默认配置，默认就是true，只要不强制设置成false就可以，例如： HColumnDescriptor fieldADesc =
每个月份一个文件夹。 ORDER BY：排序字段，支持多字段的索引排序，第一个相同的时候按照第二个排序依次类推。 index_granularity = 8192：排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。
为对Hudi表本身和对集群环境的调优。 Hudi表调优 可参考如下建议优化表和数据设计： 建表时尽量按照频繁使用的过滤条件字段进行分区。 如果大部分查询场景均带有主键或主键子集的等值查询，建议使用bucket索引建表，并将查询字段作为分桶键。 查询MOR表时，定期执行Compac
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。
mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
(analyze,verbose,timing,costs,buffers)分析执行计划，发现执行时需要全表扫描。 查看索引，发现不满足最左匹配原则。 处理步骤 重建索引。 su - omm gsql -p 20051 -U omm -W password -d hivemeta DROP
性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景
DataNode数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS集群处于故障状态的DataNode数量，并把实际的故障状态的DataNode数量和阈值相比较。故障状态的DataNode数量指标默认提供一个阈值范围。当HDFS集群故障状态的DataNode数量超出阈值范围时，产生该告警。
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