计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。

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撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，

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"max_restore_bytes_per_sec": "100mb", //OBS速度，默认是40MB,可以根据实际性能调大 "max_snapshot_bytes_per_sec": "100mb" } } 使用自定义仓库创建快照。 PUT

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Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？ 本文介绍当源端Delta数据量较大（如超过10000张表）时，如何使用MgC大数据校验功能进行一致性校验的方法。 操作步骤 参考创建元数据连接，创建第一个Delta元数据连接。 使用步骤1.创建的第一个元数据连接，创建元数据同步任务，将源端的元数据同步至迁移中心。

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198786 146877 54300 不同业务模型和实例规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置大数据量数据，测试的OPS数据，详见表2中加粗内容。 表2 弱一致性，且预置大数据量数据下的OPS 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5 s4 s3 s2 2U4GB 7804 8569

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136045 60612 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置大数据量数据，测试的OPS数据，详见表2中加粗内容。 表2 弱一致性，且预置大数据量数据下的OPS shard节点规格 业务模型编号 s1 s6 s5 s4 s3 s2 2U4GB 8709

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Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高 用户问题 Kafka流式集群节点内有多块磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用如何处理？ 问题现象 客户购买的 MRS Kafka流式集群节点内有多块磁盘，由于分区不合理及业务原因导致某几个磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用。

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3个CN、9个DN、3个CMS、3个GTM，需要18台E CS 。 分布式混合部署 适用于较大数据量，未来数据量可能会大幅增长，对性能要求不高且希望使用 分布式数据库 的场景。 所有组件部署在一台ECS上。例如，分布式混合部署的一主两备形态，仅需3台ECS即可下发。由于各组件共享同一台E

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参照Flink状态索引的特点，Hudi表超过一定数据量后，Flink作业状态后端压力很大，需要优化状态后端参数才能维持性能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。

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UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和“定时批写时间间隔”之一的条件时，触发数据写入。 单次写入条数增大可以减少请求D

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UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和“定时批写时间间隔”之一的条件时，触发数据写入。 单次写入条数增大可以减少请求D

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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concurrency：用户端数据节点的并发度，默认值为1，当需要提升作业性能时，可以修改该参数，参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 配置完成后，单击右下角的保存按钮即可新建一个隐私求交作业。 父主题： 隐私求交

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Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势： 大规模集群部署 单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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X86 32 256 100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2 推荐在生产环境下使用，适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统，BI报表，可视化大屏场景。 dwsk2.8xlarge ARM 32 256 100GB ~ 16000GB 800 100 6400 2

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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议单个TM保持1GB以内 大，TB级 中，GB级 存储资源 内存消耗大，单个TM全量存储 外置存储，无存储资源消耗 各TM分散存储，内存+磁盘存储 时效性 周期性数据加载，时效低 相对高 高 关联数据结果 低 中 - 大数据量的维度表建议采用HBase

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='m' AND hobby ='fishing'; 当userinfo表的数据量不大的时候，可以通过在salary，age，gender，hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大，同时一张表的标签数非常多的时候，上述语句就不能满足诉求，因为如下原因：

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='m' AND hobby ='fishing'; 当userinfo表的数据量不大的时候，可以通过在salary，age，gender，hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大，同时一张表的标签数非常多的时候，上述语句就不能满足诉求，因为如下原因：

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='m' AND hobby ='fishing'; 当userinfo表的数据量不大的时候，可以通过在salary，age，gender，hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大，同时一张表的标签数非常多的时候，上述语句就不能满足诉求，因为如下原因：

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