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而由于时间切片切的比较小，导致这样的插入次数特别多，从而产生了大量的小文件。 那么我们需要解决的问题就是2个，如何才能把这些历史的小文件进行合并以及如何才能保证后续的业务流程中不再产生小文件，我们指导业务开发人员做了以下优化： 1、使用INSERT
Spark的小文件合并是否走merge，如果不走merge的话，Spark是否有自动合并小文件的方法？
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE
方案架构 针对传统企业在大数据场景面临的问题，华为云提供了基于对象存储服务OBS作为统一数据湖存储的大数据存算分离方案。 图1 基于OBS的华为云大数据存算分离方案 华为云大数据存算分离方案基于对象存储服务OBS的大容
点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能： 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件，返回该表目录中所有数据文件的平均大小。
请问一下SQL作业写入小文件数太多，查询慢？ 应该如何处理
方案概述 在互联网中，使用OBS作为存储在移动APP（手机Android、iOS应用）中获得了越来越广泛的应用。Android和iOS应用使用OBS服务时，不能直接存储访问密钥（AK/SK）访问密钥（AK/SK）访问密钥（AK/SK），这样可能会导致访问密钥（AK/S
MariaDB 进行性能优化。 方案架构 方案优势 显著减少查询响应时间，提高用户体验。 性能优化可以降低系统负载 可以节省硬件和存储成本。 通过提高数据库的效率，可以减少对服
方案架构 图1 验证逻辑图 大key判断依据： Key的元素数量较多，一般集合类型的Key中元素超过5000个，则被定义为大Key。 Key的Value占用存储空间较大，一般单个Stri
方案概述 应用场景 在当今的数字化时代，高效的数据存储和处理至关重要。Redis 作为一种高性能的内存数据库，其性能优化有着极大的必要性。想象一下，在高并发的电商平台中，每一秒都有大量的用户请求，如果 Redis 的性能不佳，可能导致购物车加载缓慢、
方案概述 应用现状 在数字化转型过程中，一些大型企业的业务系统数据格式多样化，难以在业务系统间形成有效信息传输。如何实现多种数据类型之间灵活、快速的数据集成和转换，成为企业数字化转型所面临的重要问题。 比如企业中不同业务系统数据的存储格式、存
还提供了顺序消息的支持，可以确保消息按照发送的顺序被消费，适用于一些对消息顺序要求较高的场景，如订单处理、流程审批等。消息的可靠存储机制也确保了消息不会因为生产者或消费者的故障而丢失，支持持久化存储，即使系统发生故障，也能够保证消息数据的完整性。 综上所述，对 RocketMQ 进行性能优化是非常
本文档通过FunctionGraph函数结合语音识别服务的方式，介绍如何实现在高并发场景下快速实时的进行语音识别。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 创建语音识别作业提交函数（Push_Transcriber_J
方案概述 应用场景 MySQL 作为广泛使用的关系型数据库管理系统，在众多应用场景中都扮演着至关重要的角色。在现代的软件系统中，数据库往往是存储和管理关键业务数据的核心组件。无论是电子商务平台的订单数据、社交媒体的用户信息，还是企业内部管理系统的业务数据，都依赖于
方案优势 可以使数据库更好地适应业务的发展，提高数据库的可扩展性。 提高响应速度、降低资源消耗。 提高数据库的可扩展性，为企业和个人提供更加可靠、高效的数据存储和管理解决方案。
方案概述 应用场景 在办公场景中，如果遇到以图片或纸质文件形式存储的表格，想提取其中的数据并进行重新存储，人工提取的方式费时，费力，如果文件较多，效率会非常低，识别过程中数据安全无法得到保障，且容易出错。华为云通用表格识别，可以提取表格图片内的文字和
方案概述 应用场景 在当今数字化业务高度依赖数据存储和快速数据访问的时代，Redis 作为一款高性能的键 - 值存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等众多场景。然而，面对日益复杂的云计算环境和潜在的各类风险，实施 Redis 跨云容灾变得至关重要。
（四）缩短键值对存储长度 键值对的长度与性能成反比，键值对越长，性能越低。可以对数据进行序列化和压缩再存储，例如使用 protostuff 或 kryo 序列化，snappy 压缩。这样可以减少内存占用，提高存储和访问效率。 （五）使用
storePathCommitLog：将 CommitLog 和 ConsumeQueue 分别存储在不同的磁盘上，减少磁盘 I/O 争用，提高读写性能。假设我们有两块磁盘，分别将 CommitLog 存储在磁盘 A，ConsumeQueue 存储在磁盘 B，可以有效避免两个重要组件在同一磁盘上竞争 I/O 资源。
证高效的消息传递，可靠的存储确保数据的安全性。还拥有统一的管理界面方便监控，极大的提高了开发效率和代码可维护性。 方案架构 图1 RocketMQ消息收发逻辑图 方案优势 简化开发
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