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从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据与日志。
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。
使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。
选择合适的数据库资源 华为云提供了多款数据库服务，不同服务的优化方式和注意事项均有差异，可以通过以下四个不同考虑因素入手，选择合适的数据库资源： 兼容性：一般原则是平替迁移，选择云上数据库，是为了利用云上服务使得生产工作更聚焦到应用层，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
父主题： 大数据性能优化
常用应用性能监控策略有： APM 工具：可用使用云上APM 工具或者开源的APM工具和分析性能数据（指标、日志、调研链） 使用基于日志调用链框架：这些框架具备日志生成、日志格式化、日志上下文关联分析登能力。 通过框架引入到代码库中，可以在运行时采集相关的性能数据。
RES03-02 跨AZ数据同步 针对有状态业务，需要进行跨AZ的数据同步，以便在一个AZ故障的情况下，数据不丢失；对于无状态业务不涉及。
PERF04-04 资源性能数据收集 风险等级 中 关键策略 每个华为云提供的云服务都有一组特定于资源功能的指标，用于呈现有关资源的使用情况。通过收集资源性能数据，可以深入了解工作负载的运行状况和行为。
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 通常应用的数据平面处理业务，比较重要，可用性要求比较高，而控制平面不直接处理业务，因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离，避免控制系统故障影响业务。
SEC08-06 向第三方披露个人数据合规性 在将个人数据分享、转移或提供给第三方时，数据控制者必须遵守相关的法律法规和隐私保护准则，以确保数据转移活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 产品需评估是否存在将个人数据推送给第三方应用。
关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。
RES02-03 定期进行备份数据恢复 通过定期恢复测试，可以验证备份数据的完整性与恢复处理过程是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 定期执行备份数据恢复，以验证备份的完整性。
同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。
数据备份和恢复 云数据库 TaurusDB实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。
比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其数据丢失对业务没有影响，则不需要进行备份。 风险等级 高 关键策略 识别应用系统中的所有数据。
明确个人数据所涉及的角色，包括数据主体、数据控制者、数据处理者、第三方等角色。 明确隐私保护原则，应遵循合法、透明、安全的原则。 合法、正当、透明：个人数据应当以合法、正当、对数据主体透明的方式被处理。
当云数据库 TaurusDB实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高”的处理。 父主题： 云数据库 TaurusDB云数据库
如某导购网站日志分析业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。
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