GaussDB (for MySQL)标准版内存使用率指标的计算方法： 内存使用率 =（总内存 –（空闲内存 + 给文件的缓冲大小 + 高速缓冲存储器使用的大小））/ 总内存 父主题： 数据库监控

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率监控指标。 图1 实例监控 RDS内存使用率指标的计算方法： 内存使用率 =（总内存 –（空闲内存 + 给文件的缓冲大小 + 高速缓冲存储器使用的大小））/ 总内存 父主题： 数据库监控

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possible cause is that the device is powered off or the flash is damaged. RDB恢复过程中存在设备掉电或者Flash损坏。 告警属性 告警ID OID 告警级别 告警类型 4289601648 1.3.6.1.4.1.2011

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工作负载异常：实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏，新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据，Pod通常会出现以下类似事件： Message： Pod Update Plugin resources

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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Log，也称为xLog）是指如果要修改数据，必须是在这些修改操作已经记录到日志文件之后才能进行修改，即在描述这些变化的日志记录刷新到永久存储器之后。又称为REDO日志，在数据库异常损坏导致系统崩溃时，可以利用WAL日志进行恢复操作。路径为数据目录/pg_xlog。以一个DN为例，

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度，减少扬声器可能产生的回音。 如何处理工作台flash插件崩溃问题？ flash版本问题，flash有版本不稳定，对照下其他同事的flash版本。 NVIDIA的显卡驱动与flash的硬件加速有冲突，可以升级驱动，并且关闭flash player的硬件加速。 防崩溃的沙盒在老CPU反而出问题，关闭沙盒保护：

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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Log，也称为xLog）是指如果要修改数据文件，必须是在这些修改操作已经记录到日志文件之后才能进行修改，即在描述这些变化的日志记录刷新到永久存储器之后。又称为REDO日志，在数据库异常损坏导致系统崩溃时，可以利用WAL日志进行恢复操作。路径为数据目录/pg_xlog。以一个数据库节点

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如果表数据空间要比物理内存小，那么减小该值到一个适当水平；相反地，如果表数据在cache中命中率要低于90%，那么适当增大该值。 如果采用了类似于SSD的随机访问代价较小的存储器，可以适当减小该值，以反映真正的随机扫描代价。 value的取值范围：浮点类型的正数。 RESIZE MAXSIZE 重新设置表空间限额的数值。

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如果表数据空间要比物理内存小，那么减小该值到一个适当水平；相反地，如果表数据在cache中命中率要低于90%，那么适当增大该值。 如果采用了类似于SSD的随机访问代价较小的存储器，可以适当减小该值，以反映真正的随机扫描代价。 value的取值范围：浮点类型的正数。 RESIZE MAXSIZE 重新设置表空间限额的数值。

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如果表数据空间要比物理内存小，那么减小该值到一个适当水平；相反地，如果表数据在cache中命中率要低于90%，那么适当增大该值。 如果采用了类似于SSD的随机访问代价较小的存储器，可以适当减小该值，以反映真正的随机扫描代价。 value的取值范围：正的浮点类型。 RESIZE MAXSIZE 重新设置表空间限额的数值。

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MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时，目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text（文本文件），而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题： 数据集成任务

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读/写长时间未写入的文件很慢 可能原因 长时间未使用的文件缓存已被清理。 解决方法 网关设置的缓存盘容量有限，当缓存盘使用率超过缓存清理阈值时， CS G会自动删除长时间未写入操作的文件。如果用户需要重新使用该文件时，CSG会自动从OBS桶中下载文件到缓存盘，受网络带宽限制，下载可能

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS 服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elasticsearch

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写入更新数据时报错Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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Streaming从Kafka读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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