典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 长查询和长事务调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 长查询和长事务调优

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容易找到热Key。 优点：简单易行。 缺点：需要对业务代码比较了解，另外对于一些复杂的业务场景，不太容易分析。 方法2：在客户端代码中，调用Redis的函数中，进行访问Key的记录，进而统计出热Key。 缺点：需要代码进行侵入式修改。 方法3：抓包分析。 优点：简单易行。 父主题：

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任何入方向端口，仅通过集群代理程序的方式在出方向与U CS 服务建立会话。 伙伴云集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 父主题： 伙伴云集群

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用任何入方向端口，仅通过集群代理程序的方式在出方向与UCS服务建立会话。 附着集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 图2 集群接入原理 父主题： 附着集群

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来。具备成本低、配置简单、即开即用等优点。但它的网络质量依赖Internet。 通过VPN连接VPC 什么是企业交换机 云专线 铺设物理专线高质量连接VPC与本地IDC 使用物理专线将VPC与本地数据中心连接起来。具备低时延、高安全、专用等优点。适用对网络传输质量和安全等级要求较高的场景

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何入方向端口，仅通过集群代理程序的方式即可在出方向与UCS服务建立会话。 本地集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 图2 集群接入原理 父主题： 本地集群

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虚拟机 - 优点：本地化构建，操作简单。 缺点：任务管理和执行都在同一台虚拟机上，安全风险较高。 单Master 容器 - 优点：利用K8s容器调度机制，拥有一定的自愈能力。 缺点：任务管理和执行没有分离，安全风险问题仍未解决。 Master加Agent 虚拟机 虚拟机 优点：任务管理和执行分离，降低了一定的安全风险。

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当GOP为1S时，播放延时1S~3S。 当GOP为2S时，播放延时2S~4S。 优点：延时低。 缺点：高并发下不稳定；iOS平台要开发支持相关协议的播放器；使用非标准TCP端口。 HTTP-FLV TCP长连接 数据头部添加标记，通过HTML5解封包播放。 优点：延时低。 缺点：需要集成SDK才能播放。 HLS

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迁移环境准备有以下两种方式： 方式一 ModelArts Notebook：该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点：可快速、低成本地搭建环境，使用标准化容器镜像，官方notebook示例可直接运行。 缺点：由于是容器化环境因此不如裸机方式灵活，例如不支持root权限操作、驱动更新等。

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spark.sql.bigdata.thriftServer.useHdfsCollect 是否将结果数据保存到HDFS中而不是内存中。 优点：由于查询结果保存在hdfs端，因此基本不会造成JD BCS erver的OOM。 缺点：速度慢。 true：保存至HDFS中 false：不使用该功能

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spark.sql.bigdata.thriftServer.useHdfsCollect 是否将结果数据保存到HDFS中而不是内存中。 优点：由于查询结果保存在hdfs端，因此基本不会造成JDBCServer的OOM。 缺点：速度慢。 true：保存至HDFS中。 false：不使用该功能。

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partition语句直接删除历史数据 delete/drop partition命令可以用来清理历史数据，具体可以参考Hudi SQL语法参考相关内容。 优点：操作简单，支持cow表和mor表。 缺点：并发能力不足。 当Hudi表处于实时写入状态，并发执行delete/drop partition命令容易导致实时入库作业失败。

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选择“异步”或者“同步”两种方式。 异步（默认选择）：应用向主库写入数据时，数据写入主库，不需要等待备库收到日志，主库就向应用返回响应。 优点：主库因为底层故障等原因故障时，可以立即进行主备切换，不阻塞写入操作，具有很高的可用性；同时，异步复制的开销很少，具有较高的性能。 缺点：

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通过状态后端解决 通过状态后端存储所有原始数据，新来的数据根据状态来判断是否是更新操作，进而通过Flink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。 优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC

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Copy On Write 写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程

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Copy On Write 写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程

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