，从而获得更好的执行性能。 自动处理数据倾斜。 在执行SQL语句时，如果存在数据倾斜，可能导致单个executor内存溢出、任务执行缓慢等问题。启动Adaptive Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个t

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划，从而获得更好的执行性能。 自动处理数据倾斜 在执行SQL语句时，若存在数据倾斜，可能导致单个executor内存溢出、任务执行缓慢等问题。启动Adaptive Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个ta

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3 4 5 select xc_node_id

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单DN表大小最小值占比（表在各DN占用空间的最小值/avgsize）。 skewsize bigint 表分布倾斜值（单DN表大小最大值 - 单DN表大小最小值）。 skewratio numeric(10,3) 表分布倾斜率（skewsize/avgsize）。 skewstddev numeric(1000

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性： 1 2 3 4 5 select xc_node_id

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3 4 5 select xc_node_id

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k耗时过长导致整体作业时间变长问题。 参考图10可以看到数据倾斜时，单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据，导致该任务耗时时间变长。 图10 数据倾斜示例图 数据倾斜原因和解决： Shuffle的数据倾斜基本是由于join中的key值数量不均衡导致。 对join连接条件进行group

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配置下盘熔断，低峰期进行数据清理和脏页清理，提前进行扩容规划。 磁盘空间倾斜率 15%以下 倾斜磁盘超过90%的风险变高。 进行存储倾斜整改。 20% 存储倾斜引发CPU、IO、内存倾斜，影响集群整体性能；倾斜磁盘超过90%的风险变高。 进行存储倾斜整改。 GaussDB (DWS)常见性能管理场景和建议

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性： 1 2 3 4 SELECT xc_node_id

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性。 1 2 3 4 5 select xc_node_id

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work_category int 必填参数，作品类型，枚举值如下： 1：文字作品 2：口述作品 3：音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品 4：美术、建筑作品 5：摄影作品 6：视听作品 7：工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品 8：计算机软件 0：符合作品特征的其他智力成果 work_nature

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持磁盘扩容)：请联系技术支持进行在线扩容。 场景二：磁盘倾斜，倾斜表清理方式 倾斜表，针对单DN倾斜率>5%的表，建议对表进行重选分布列，并对数据进行重分布。 倾斜表的危害：倾斜表可能引发算子计算/下盘倾斜严重，导致数据倾斜的DN处理压力过大，而无法发挥DWS的分布式计算的优势，

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采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。一般来说，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。 针对分布不均匀的表，尽可能通过调整分布列，以减少数据倾斜，避免带来潜在的数据库性能问题。 选择合适的分布列

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操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce

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操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，

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行设置。 设置建议：推荐使用默认值，并根据业务场景对表倾斜的敏感度适时调整。 设置不当的风险与影响：设置较小时，可能对表倾斜更敏感，无显著风险。 table_skewness_warning_rows 参数说明：设置用于表倾斜告警的行数。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：整型

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eshold 参数说明：设置用于表倾斜告警的阈值。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0 ~ 1 默认值：1 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：推荐使用默认值，并根据业务场景对表倾斜的敏感度适时调整。 设置不当的风险

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PGXC_TOTAL_SCHEMA_INFO_ANALYZE视图提供了集群整体的Schema空间信息，包括：集群空间总值、各实例空间平均值、倾斜率、单实例空间最大值、单实例空间最小值以及最大最小空间所在的实例名，便于用户获悉集群整体的Schema空间使用情况，仅支持在CN节点上查询。

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PGXC_TOTAL_SCHEMA_INFO_ANALYZE视图提供了集群整体的Schema空间信息，包括：集群空间总值、各实例空间平均值、倾斜率、单实例空间最大值、单实例空间最小值以及最大最小空间所在的实例名，便于用户获悉集群整体的Schema空间使用情况，仅支持在CN节点上查询。

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720P60 · 1080P30 · 720P60 音频 六米拾音 六米拾音 六米拾音 主要组件 内置：摄影机、麦克风、扬声器、编解码器、支架 内置：摄影机、麦克风、编解码器 内置：摄影机、麦克风、编解码器 视频输入接口 1x内置摄像机输入 · 1x内置摄像机输入 · 1xHDMI ·

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9层redistribute并没有数据倾斜，hashjoin慢的原因是由于第18层redistribute后数据倾斜导致。 经过实际数据查证，customer_address的两个join列的不同值数目较少，使用其进行join容易出现数据倾斜，故把customer_address

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