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在Hive中drop表后如何完全释放磁盘空间 用户问题 在Hive命令行执行drop表的操作后，通过命令hdfs dfsadmin -report查看磁盘空间，发现表没有删除。
解决方案 执行以下命令删除不必要的索引数据，释放磁盘空间。 PUT .kibana/_settings { "index": { "blocks": { "read_only_allow_delete": "null" } } } 父主题： 功能使用类
一键清理Binlog 操作场景 RDS for MySQL支持一键清理本地Binlog日志，释放磁盘空间。 Binlog本地设置和一键清理Binlog 基于Binlog本地设置的保留时长下，一键清理功能会去清理那些超过保留时长的Binlog。
一键清理GaussDB(for MySQL)标准版Binlog 操作场景 GaussDB(for MySQL)标准版支持一键清理本地Binlog日志，释放磁盘空间。 基于Binlog本地设置的保留时长下，一键清理功能会去清理那些超过保留时长的Binlog。
如不能及时扩容，需要删除HDFS中的不需要数据，释放磁盘空间。 父主题： 使用HDFS
图6 确认卸载 单击“是”，开始卸载程序，释放磁盘空间。 父主题： 磁盘空间管理
因此，该索引所占的空间并不会因为执行磁盘删除命令后马上释放掉，只有等到下一次段合并时才真正的被物理删除，这个时候磁盘空间才会释放。 相反，在查询带有删除数据时需要占用磁盘空间，这时执行磁盘删除命令不但没有被释放磁盘空间，反而磁盘使用率上升了。 父主题： CSS集群搜索引擎使用
只有当存储引擎内部数据状态满足一定条件后，会触发内部的compaction操作，进行数据压缩，进而释放磁盘空间。 如果整个数据库不需要了，可以执行dropDatabase命令进行删除而不是逻辑删除，这样快速释放磁盘空间。
图6 确认卸载 单击“是”，开始卸载程序，释放磁盘空间。 父主题： 云硬盘容量问题
可在业务低峰期对碎片率高的表执行optimize优化，以便释放空间： 清理整张表使用DROP或TRUNCATE操作；删除部分数据，使用DELETE操作。 如果是日志文件占用过多，可以通过清理日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。
如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。
lsof |grep delete 执行以下命令，结束进程释放磁盘空间。
可以通过修改全局数据的保留期为较短时间来释放磁盘空间，该方式需要重启Kafka服务才能生效，可能会影响业务运行。具体请参见7。 可以单独将topic的数据保留期改为较短时间来释放磁盘空间，该方式无需重启Kafka服务即可生效。具体请参见8。
如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。
只有当存储引擎内部数据状态满足一定条件后，会触发内部的compaction操作，进行数据压缩，进而释放磁盘空间。 写入/更新操作会涉及到备节点同步，可以指定writeConcern级别。详情请参见Write Concern。
扩容超过4T会存在以下风险 数据量越大，意味着查询、compact（释放磁盘空间）、备份等压力都在增大，可能也会出现新的问题，超过4T容量后，数据库不能保证SLA。 实例全量备份时间可能超过一天，存在数据无法及时完成备份风险。
搜索“yarn.log-aggregation.retain-seconds”参数，并根据实际情况将yarn.log-aggregation.retain-seconds调小，例如调整为： 259200，即聚合日志保留3天，到期后自动释放磁盘空间。
扩容超过4T会存在以下风险 数据量越大，意味着查询、compact（释放磁盘空间）、备份等压力都在增大，可能也会出现新的问题，超过4T容量后，数据库不能保证SLA。 实例全量备份时间可能超过一天，存在数据无法及时完成备份风险。
如果是Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 父主题： 性能调优
如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。
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