Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延1-3ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 父主题：

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并发写入示例 本章节以表test为例，分别介绍相同表的INSERT和DELETE并发，相同表的并发INSERT，相同表的并发UPDATE，以及数据导入和查询的并发的执行详情。 1 CREATE TABLE test(id int, name char(50), address varchar(255));

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定义测试时的读写策略，可选值如下： 随机读：randread 随机写：randwrite 顺序读：read 顺序写：write 混合随机读写：randrw ioengine 定义fio如何下发IO请求，通常有同步IO和异步IO： 同步IO一次只能发出一个IO请求，等待内核完成后才返回。这

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BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS MySQL实例，具体步骤可参考：RDS MySQL快速入门。本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 已创建DW

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给用户重置随机密码 功能介绍 该接口用于给用户重置一个密码。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/users/{

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生成指定范围随机数 函数名 $random_int(intA, intB) 功能说明 实现在参数A与参数B之间的范围内生成随机数。测试计划服务支持生成10位以内的随机数，即最小值-9999999999、最大值为9999999999。 参数A、B以下几种类型： 数字 环境参数 局部参数

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降低IO的处理方案 问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 确定IO瓶颈&识别高IO的语句 通过以

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存储起购容量 商品描述 高IO型块存储-36TiB档 高IO 36TiB 适用于较低容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-72TiB档 高IO 72TiB 适用于中等容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-108TiB档 高IO 108TiB 适用于较大容量的高IO云硬盘部署场景

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商品描述 超高IO型块存储-36TiB档 超高IO 17TiB 适用于较低容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-72TiB档 超高IO 34TiB 适用于中等容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-108TiB档 超高IO 51TiB 适用于较大容量的超高IO云硬盘部署场景

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--mysql-user=root --mysql-password='<password>' --mysql-port=3306 --mysql-host=<mysql-ip> --oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=1000 --max-time=3600

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。 innodb_io_capacity：设置InnoDB后台任务每秒执行的I/O操作数的上限，影响刷新脏页和写入缓冲池的速率。不同磁盘类型默认值不同。 innodb_io_capacity_max：如果刷新操作过于落后，InnoDB可以超过innodb_io_capacity的

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“sync_binlog” 云数据库默认值：“1”。 作用：该参数控制MySQL 服务器 将二进制日志同步到磁盘的频率。设置为默认值“1”，表示MySQL每次事务提交，binlog同步写入磁盘，是最安全的设置；设置为“0”时，表示MySQL不控制binlog的刷新，由文件系统自己控制其缓存的刷新。

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。 存储类型 支持极速型SSD和超高IO。 超高IO：采用多磁盘条带化技术，将IO负载均衡到多块磁盘上以提升读写带宽，最大吞吐量为1.7GB/s。 极速型SSD：极速型SSD云盘，结合25GE网络和RDMA技术，为您提供单盘高达100万的随机读写能力和单路低时延性能。 可用区 选择对应可用区创建实例。

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操作频繁发生，会占用大量的磁盘IO操作，从而影响读取的性能。如果写入导致阻塞较多的Compaction操作，就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置c

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题： 导入数据

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RDS for MySQL参数调优建议 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明，更多参数详细说明，请参见MySQL官网。 通过控制台界面修改MySQL参数值，请参见修改RDS for MySQL实例参数。 修改敏感参数

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示：

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题： 导入数据

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