使用安全建议 数据源连接 使用DataArts Insight服务连接数据源时，建议您为账号仅赋予数据源的只读权限，避免触发对数据源的误操作丢失数据。 数据导出 DataArts Insight提供的离线数据导出能力，将数据导出至您个人的OBS桶内。DataArts Insigh

查看更多 →

安全认证应用开发建议 账号管理应该遵循如下原则 业务应用应申请业务应用账号，切忌使用原有系统账号。 新账号权限遵从最小原则。 父主题： 安全认证

查看更多 →

在入库之前，首先会写入到日志文件中，借此来确保数据的安全性。 WAL功能默认是开启的，但是，在Put类中提供了关闭WAL功能的接口： public void setWriteToWAL(boolean write) 因此，不建议调用该方法将WAL关闭（即将writeToWAL设置

查看更多 →

建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select * from

查看更多 →

append”参数值设置为true。 dfs.support.append参数在开源社区版本中默认值是关闭，在 MRS 版本默认值是开启。 该参数为 服务器 端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件

查看更多 →

建议 同一个组的消费者的数量建议与待消费的Topic下的Partition数保持一致 若同一个组的消费者数量多于Topic的Partition数时，会有多余的消费者一直无法消费该Topic的消息，若消费者数量少于Topic的Partition数时，并发消费得不到完全体现，因此建议两者相等。

查看更多 →

建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select *

查看更多 →

建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select * from

查看更多 →

建议 节点的命名，需要体现出节点的实际用途 规范的命名如下： <action name="copyData"> <fs> <delete path='${nameNode}/user/result'/> <mkdir path='${nameNode}/user/result'/>

查看更多 →

建议 FlinkServer的使用 FlinkServer支持FlinkSQL作业以及FlinkJar作业的提交运行，建议通过FlinkServer来提交Flink作业。 父主题： Flink

查看更多 →

建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist()、persist(newLevel:

查看更多 →

建议 一个Topology所使用的worker数量，建议不要超过12个 虽然一个Topology所使用的worker数量越多，能够处理的数据量越大，但worker间通信的成本就越高，建议不超过12个worker。 一个Topology的层级建议不要超过6层，层级的增加会导致Spout吞吐量下降

查看更多 →

建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select *

查看更多 →

建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select *

查看更多 →

建议 同一个组的消费者的数量建议与待消费的Topic下的Partition数保持一致 若同一个组的消费者数量多于Topic的Partition数时，会有多余的消费者一直无法消费该Topic的消息，若消费者数量少于Topic的Partition数时，并发消费得不到完全体现，因此建议两者相等。

查看更多 →

建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist()、persist

查看更多 →

建议 目前Hudi主要适用在实时入湖和增量数据ETL的场景，针对存量的历史数据可以批量导入Hudi表。 针对增量数据基本都是新增数据，侧重于读取数据的性能场景，更适合适用COW表。 针对对入湖性能有较高要求且增量数据中含有大量新增更新数据的场景，更适合用MOR表。 对于分区键的设

查看更多 →

建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select *

查看更多 →

建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist()、persist(newLevel:

查看更多 →

建议 全局使用的配置项，在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map.class” setRe

查看更多 →

建议 账号管理应该遵循如下原则 业务应用应申请业务应用账号，切忌使用原有系统账号。 新账号权限遵从最小原则。 父主题： 安全认证

查看更多 →