灯光布置 布置灯光 合适的灯光环境将大幅提升模特拍摄效果，所以我们提出如下建议： 使用3~4台专业的摄影灯来打光，包括：主光、辅助光、产品光（用于拍摄桌面产品）、背景光和（可选）轮廓光，具体布光方式如图1所示。 录制保证过程中，需要保证光线不发生显著变化。 确保背景绿幕均匀且明亮，避免有阴影或明暗不均。

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集群业务运行情况选择合适的采集周期。 表倾斜率 背景信息 不合理的分布列选择，将引发算子计算/数据下盘倾斜严重，导致不同DN的处理压力不同，影响业务性能，并容易造成单DN磁盘使用率过高。用户可通过查询表倾斜率，根据表的大小和倾斜率，对倾斜严重的表重新选择分布列，其中8.1.0及以上集群版本可直接通过ALTER

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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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单DN表大小最小值占比（表在各DN占用空间的最小值/totalsize）。 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(4,3) 表分布倾斜率（skewsize/totalsize）。 skewstddev numeric(1000

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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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，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ta

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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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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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集群中所有节点的平均CPU使用率和倾斜率，倾斜率计算公式：(max-avg)/max。 0%～100% 30s 内存使用率 集群中所有节点的平均内存使用率和倾斜率，倾斜率计算公式：(max-avg)/max。 0%～100% 30s 磁盘使用率 集群中所有磁盘的平均使用率和倾斜率，倾斜率计算公式：(max-avg)/max。

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deleteMarkPointInfo 删除倾斜影像 3dImageFile deleteFolder 添加倾斜影像导入任务 3dImageFileImportTask addImportTask 删除倾斜影像导入任务 3dImageFileImportTask deleteImportTask 启动倾斜影像导入任务

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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 select xc_node_id, count(1)

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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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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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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 Job，

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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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