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操作。最后进行Throughput 测试，也是最核心和最复杂的测试，更接近于实际应用环境，与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又可分为：装载数据的每一步操作时间、每个查询执行时间和每个更新
生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围 测量对象 监控周期（原始指标） queue_cu_num 队列CU使用量 展示用户队列申请的CU数 ≥0 队列 5分钟 queue_job_launching_num
CLEAN 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行clean，删除老旧的历史版本文件，以减少hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 RUN CLEAN ON tableIdentifier; RUN CLEAN ON tablelocation; 参数描述
Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发）
B的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要
建议搭配以下服务使用 OBS，DIS，DWS，RDS 图1 游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验
CLEANARCHIVE 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 按文件容量进行清理，需要配置参数： hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE;
OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。
min'，这是因为在当前 Hive 流式处理临时连接实现中，每个 TM 都会访问 Hive metaStore，这可能会对 metaStore 产生压力，这将在未来得到改善。 streaming-source.partition-order 否 partition-name String 流源的分区顺序，支持
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
用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier; RUN ARCHIVELOG ON tablelocation;
对于数据总量持续上涨的表，采用Bucket索引时，须使用时间分区，分区键采用数据创建时间。 参照Flink状态索引的特点，Hudi表超过一定数据量后，Flink作业状态后端压力很大，需要优化状态后端参数才能维持性能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简
Tablet 个数。 此数值设置越小，则会生成越多的 Partition。从而提升 Flink 侧的并行度，但同时会对 Doris 造成更大的压力。 doris.batch.size 1024 否 一次从 BE 读取数据的最大行数。增大此数值可减少Flink与Doris之间建立连接的次数。
对于已成功关联企业项目的用户，仅需在“企业项目”下拉框中选择目标项目。 default 购买数量 实例购买数量 1 只读实例 为了实现读取能力的弹性扩展，分担数据库压力，您可以在某个区域中创建一个或多个只读实例。 暂不购买 单击“立即购买”，进入规格确认页面。 单击“提交”，完成购买RDS MySQL实例。
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