在任务列表中，选择一条待处理的任务，单击“操作”列的“处理”，进入“处理”页面。 选择“我的客户”页签处理其名下的大单续订任务，选择“云经销商的客户”页签处理其名下云经销商的大单续订任务。 反馈问题和进展，点击“提交”完成处理。根据实际情况，可以多次跟进和处理大单续订任务。 选择会续订时 选择不续订时 选择不确定时

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”列的“处理”，进入“处理”页面。 华为云总经销商选择“我的客户”页签处理其名下客户的大单续订任务，选择“云经销商的客户”页签处理其名下云经销商客户的大单续订任务。 反馈问题和进展，点击“提交”完成处理。根据实际情况，可以多次跟进和处理大单续订任务。 选择会续订时 选择不续订时 选择不确定时

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内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout

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RDS for MySQL长事务排查和处理 长事务有哪些潜在的影响？ 长事务会锁定资源，通常伴随着MDL锁、行锁指标的升高，导致其他事务无法访问这些资源，降低数据库的并发性能。 长事务可能会占用大量的内存。 长事务会导致日志文件增长，可能会导致日志文件过大，甚至导致磁盘打满。 排查长事务

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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迁移完成后，为什么已迁移数据量小于总数据量？ 问题描述 迁移完成后，已迁移数据量小于总数据量。 问题分析 源端总数据量是通过迁移Agent执行df-Th命令搜集得到的，已迁移数据量是通过记录实际已迁移文件的大小累计得到的。 出现已迁移数据量小于总数据量，可能是因为以下几种情况：

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使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时，倘若添加–q(--quick) 参数时，select出来的结果将不会存放在缓存中，而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数，则会把select的结果放在本地缓存中，然后再输出给客户端。 如果只是备份小

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RDS for MySQL与 GaussDB (for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时，倘若添加–q(--quick) 参数时，select出来的结果将不会存放在缓存中，而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数，则会把select的结果放在本地缓存中，然后再输出给客户端。 如果只是备份小

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议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 数据量比较大，而

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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参数值过小，可能会导致数据迁移失败。 待确认提示及处理建议 待确认原因：DRS在迁移数据量大或迁移大字段情况下，源库max_allowed_packet参数过小可能会导致任务失败。 处理建议：请修改源库max_allowed_packet参数值，使其大于16777216。 父主题：

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Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数，增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8 Broker用来处理磁盘I/

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Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数，增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8 Broker用来处理磁盘I/

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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