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company.line2.device1.temperature root.company.line2.device1.speed root.company.line2.device2.speed root.company.line2.device2.status root.company
Flink on Hudi作业参数建议 Hudi表作为Source表时建议设置限流 Hudi表作为Source表，防止上限超过流量峰值，导致作业出现异常带来不稳定因素，因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。 使用时需添加如下参数： 'read.rate.limit'
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则
number_of_loads; 参数描述 表1 SHOW SEGMENTS FOR TABLE参数描述 参数 描述 db_name Database名，若未指定，则使用当前database。 table_name 在给定database中的表名。 number_of_loads 加载数的限制。
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B分钟内多次点击，仅首次点击事件为有效点击。 基于此业务场景，模拟简单的数据结构如下： 广告请求事件 数据结构：adID^reqTime 广告展示事件 数据结构：adID^showID^showTime 广告点击事件 数据结构：adID^showID^clickTime 数据关联关系如下： 广告请求事件与广告展示事件通过adID关联。
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快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
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检查网络通讯 检查集群网络工作状态，节点之间的网络通讯是否存在延时。 检查存储状态 检查集群总体数据存储量是否出现了突然的增长： 磁盘使用量是否已接近阈值，排查原因，例如是否有业务留下的垃圾数据或冷数据需要清理。 业务是否有增长需求，磁盘分区是否需要扩容。 检查日志情况 检查是否有失败、失
1所示。 表1 MRS Hive与开源版本对应关系一览表 MRS版本 开源Hive版本 MRS 1.9.x 2.3.3 父主题： Hive应用开发常见问题
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 设备分区名 产生告警的磁盘分区。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务失败：磁盘容量不足时，如果需要修改或使用该磁盘上的数据，可能会导致作业运行失败。 可能原因 告警阈值配置不合理。
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GB以内的数据量、Brokerload适合百GB以内数据，数据过大时可考虑使用SparkLoad。 禁止使用Doris的Routine Load进行导入数据操作，推荐使用Flink查询Kafka数据再写入Doris，更容易控制导入数据单批次数据量，避免大量小文件产生。如果确实已经使用了Routine
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内
日志服务。云日志服务（LTS）用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等。具体对接指导请参见MRS服务如何对接云日志服务。
建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数据同步，也可选择HDFS外表（CK集群只支持X86平台）用户自己写调度程序进行数据导入。 父主题： ClickHouse数据库开发
part过多，merge压力变大，甚至出现异常影响数据插入； 数据的一致性问题：数据先在分布式表写入节点的主机落盘，然后数据被异步地发送到本地表所在主机进行存储，中间没有一致性的校验，如果分布式表写入数据的主机出现异常，会存在数据丢失风险； 对于数据写分布式表和数据写本地表相比，分布式表数据写入性能也会变慢，单
Doris数据变更规范 该章节主要介绍Doris数据变更时需遵循的规则和建议。 Doris数据变更规则 应用程序不能直接使用delete或者update语句变更数据，可以使用CDC的upsert方式来实现。 不建议业务高峰期或在表上频繁地进行加减字段，建议在业务前期规划建表时预留
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