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询性能。 大批量少频次的插入 ClickHouse的每次数据插入都会生成一到多个part文件,如果data part过多则会导致merge压力变大,甚至出现服务异常影响数据插入。建议一次插入10万行,每秒不超过1次插入。 不允许使用字符类型存放时间、日期或数值类型的数据 特别是需
一到多个part文件,如果data part过多, merge压力会变大,甚至出现各种异常影响数据插入。建议每个批次5k到100k行,写入字段不能太多,太多字段情况下要减少写入行数,以降低对写入节点的内存和CPU压力,每秒不超过1次插入。 多副本并行导入。 有大数据的导入场景,建
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,冻结的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中,这一过程称为分区数据解冻。
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时,MRS集群如何进行操作系统漏洞升级? 问题现象 在使用安全软件测试集群时,发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中,因此需要进行漏洞升级。 处理步骤
ElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端(ZKFC)与ZooKeeper建立连接时,由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因,出现了客户端(ZKFC)的session(0x144cb2b3e4b36ae4)与ZooKeeper服务端的session(0x
max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大,不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程,避免“Too manyparts parts”。 父主题: ClickHouse性能调优
产品优势 MapReduce服务(MRS)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件,用户无需关注硬件的购买和维护。MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队,基于华为FusionInsight大数据企
添加完成后将“立即启动”置为“是”,单击“确定”。 启用TASK容错模式后,会产生中间数据并缓存到文件系统中,过大的查询并发会对文件系统产生较大的磁盘压力。当前HetuEngine默认支持将中间数据缓冲至HDFS文件系统的临时目录中。存算分离场景对接OBS文件系统时,也能够支持TASK容错,
max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeTree队列中允许TTL合并部件的线程池。 当集群写入压力较大,不建议修改此配置。需要给常规Merge留出空闲线程,避免“Too manyparts parts”。 父主题: ClickHouse性能调优
的性能会带来比较大的影响,此外由于同时打开的文件句柄数量多,序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间,对内存的使用和GC带来很大的压力,从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此,建议使用Sort shuffle,而不使用Hash shuffle。 父主题:
的性能会带来比较大的影响,此外由于同时打开的文件句柄数量多,序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间,对内存的使用和GC带来很大的压力,从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此,建议使用Sort shuffle,而不使用Hash shuffle。 父主题:
60%~80%数据存储空间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题,现引入单独的索引缓存服务器,将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理,Sp
Live:生存时间),为了保证Join的准确性,需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间,此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据,给状态后端造成了较大的压力。为了减少状态后端的压力,可以单独为左表和右表设置不同的过期时间。不支持where子句。 可通过使用Hint方式单独为左表和右表设置不同的过期时间,如左表(state
配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL,使在线查询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力 可将多次执行并改写后的SQL保存到缓存中,再次执行这条SQL时会直接从缓
llapsingmergetree/。 数据merge 建议谨慎执行optimize操作,Optimize一般会对表做重写操作,建议在业务压力小时候进行操作,否则对IO/MEM/CPU资源有较大消耗,导致业务查询变慢或不可用。 父主题: ClickHouse数据库开发
大批量少频次的插入。 内容要求:ClickHouse的每次数据插入都会生成一到多个part文件,如果data part过多则会导致merge压力变大,甚至出现服务异常影响数据插入。建议一次插入10万行,每秒不超过1次插入。 一次只插入一个分区内的数据。 内容要求:如果数据属于不同的
避免并发使用同一个客户端连接 IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer,大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力,可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存,实现客户端
如果批量初始化前表里已经存在数据且没有truncate table,则会导致批量数据写成非常大的log文件,对后续compaction形成很大压力需要更多资源才能完成 Hudi表在Hive元数据中,应该会存在1张内部表(手动创建),2张外部表(写入数据后自动创建)。 2张外部表,表名
number来调整Hudi的Quota配额,默认为500000,最小为5,且不可通过此参数来控制并行任务数,仅用来控制对ZooKeeper的访问压力。 使用分区并发机制 通过设置参数:hoodie.support.partition.lock=true来启动分区并发写。 示例: spark
查询时最常使用且过滤性最高的字段作为排序字段。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排。排序字段不宜太多,建议不超过4个,否则merge的压力会较大。排序字段不允许为null,如果存在null值,需要做数据转换。 primary key:主键字段 创建主键索引,值为排序字段的前导