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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。
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。
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
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和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
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
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。
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和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
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，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
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
TimelineServer目录文件数量到达上限 问题现象 MRS 3.x版本集群，ResourceManager日志显示TimelineServer数据目录数量到达上限打印大量错误日志。 异常日志内容如下： The directory item limit of /tmp/ha
ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的块数量，并把丢失的块数量和阈值相比较。丢失的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的块数量超出阈值范围时产生该告警。 当丢失的块数量小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性
模式等。CarbonData具有以下独有的特点： 伴随索引的数据存储：由于在查询中设置了过滤器，可以显著加快查询性能，减少I/O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成，处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务，也可以通过在任务扫描中以更精
-connector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。
API版本选择建议 当前MRS服务对外API提供云服务自定义规范的API V1.1和V2两类接口，V2版本目前仅部分接口支持，主要用于提交作业和提交SQL语句。在接口功能相同的情况下，推荐您优先使用V2接口。 MRS所有版本均支持V1.1接口。 针对MRS 1.X版本的集群，MRS
可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。 当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据
个container。 入湖程序的并行度p设置：建议p = (dataSize)/128M，程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表：
针对bucket表的写入资源配置，建议给的CPU核心数量不小于桶数目 （分区表每次可能写入多个分区，理想情况下建议给的CPU核心数量=写入分区*分桶数；实际配置的core小于这个值，写入性能线性下降）。 示例： 当前表bucket数为3，同时写入分区数为2， 建议入库Spark任务配置的core数量大于等于3*2。
container。 入湖程序的并行度p设置：建议 p = （dataSize）/128M, 程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表：
Flink流式写Hudi表建议 使用SparkSQL统一建表。 推荐使用Spark异步任务对Hudi表进行Compaction。 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。 表名中不能包含空格和特殊字符，如冒号、分号、斜杠等。
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。
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