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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会变慢，单批次分布式表写入节点的磁盘和网络IO会成为性能的瓶颈点。 分布式
PROPERTIES ( "storage_policy" = "testPolicy", "replication_num" = "3" ); 每天整点使用Broker Load导入批量数据到test_tbl1表，请参考Broker Load。 创建数据库test_db。 CREATE DATABASE
NAME：需要冷热分离的列族。 COLD_BOUNDARY：冷热分离时间点，单位为秒（s）。例如COLD_BOUNDARY为86400，代表86400秒（一天）前写入的数据会被自动归档到冷存储。 冷热分离时间点要大于Major Compaction执行周期。Major Compaction默认执行周期为7天。
min(源文件大小/最小处理量（默认64M），最大并发数，当前BE节点个数)。 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数。 通常一个导入作业支持的最大数据量为max_bytes_per_broker_scanner*BE节点数。如果需要导入更大数据量，则需要适当调整max_byt
租户最大占用内存资源的百分比。 并发数 1~2147483647 租户最大可运行查询任务的并发数。该值是对单个FE的限定。例如设置并发数为1，Doris有三个FE节点，则从集群角度看，最大可运行的SQL数为3。 队列长度 1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进入队列
“port”，获取端口（该port是Broker服务监听的PLAINTEXT协议端口号）。 获取下游ip地址和端口：进入集群详情页可查看节点ip和端口。 创建Flink作业，请参见使用DLI提交作业Flink作业。 选择1中创建的Flink作业，单击操作列的“编辑”，添加SQL进行数据同步。
来加快的数据导入速度 。 例如：set parallel_fragment_exec_instance_num = 8 建议数值是单BE节点上CPU内核的一半。 【强制】query查询条件返回结果在5w条以上，使用JDBC Catalog或者OUTFILE方式导出。不然大量FE上
用户需要在应用代码里面增加重试机制，保证其中一个ThriftServer实例故障或者重启时，可以重试其他ThriftServer实例。 参考Thrift官方指导在客户端节点安装Thrift安装包。 使用Thrift命令将HBase Thrift定义文件生成对应语言的接口文件，支持的语言有C++，Python等。参考命令如下：
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