可能原因 原始表数据量过大（超过500万），查询本次judge数据的SQL在10秒内没有执行完，后台mpp监控程序取消了本次查询。 解决方法 减少原始表数据量。 减少原始数据量，比如ttl可以减半。 如果是多个维度，可以拆成两个告警，原始表拆成多张表。 原始表的汇聚周期可以调大，比如原来是1分钟粒度汇聚，可以改为5分钟。

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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数据迁移，整表查询且该表数据量大，那么查询时间较长。 查询过程中，其他用户频繁进行commit操作。 Oracel的RBS（rollbackspace 回滚时使用的表空间）较小，造成迁移任务没有完成，源库已更新，回滚超时。 建议与总结 调小每次查询的数据量。 通过修改数据库配置调大Oracle的RBS。

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受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求，例如NLP大模型，请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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11版本和增强版，不支持大版本升级。 由于操作系统限制，部分实例暂不支持进行大版本升级，具体可升级版本查看界面可升级列表。 灾备实例不支持大版本升级。 大版本升级前，需要先进行升级检查，如果在有效期内没有检查成功的报告，则不允许进行大版本升级。 升级插件限制说明 在大版本升级检查成功后

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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数据迁移，整表查询且该表数据量大，那么查询时间较长。 查询过程中，其他用户频繁进行commit操作。 Oracel的RBS（rollbackspace 回滚时使用的表空间）较小，造成迁移任务没有完成，源库已更新，回滚超时。 建议与总结 调小每次查询的数据量。 通过修改数据库配置调大Oracle的RBS。

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Astro大屏应用。 购买配置说明： 请根据需求进行购买。 其中，AstroCanvas大屏仅支持通过包周期方式进行购买。 包周期购买时，如果仅需购买安全云脑大屏，无需购买AstroCanvas大屏，则请先选择“现在购买”，并勾选大屏下方的不购买AstroCanvas大屏，仅购买指标提示信息。

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增值包（可选） 安全大屏 如有现场讲解汇报、实时监控等场景，希望获得更好的演示效果，需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上的需求，可以额外单独购买安全大屏。 计费因子：安全大屏-安全态势指标、Astro Canvas大屏、Astro Canvas 安全态势感知大屏。 包周期、按需计费

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产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。 例如，customer表的数据量最多，orders表和lineitem表优先Join可获得较少的中间结果。 原有的Join语句如下： select l_orderkey

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30TB~500TB的数据量迁移，500TB以上建议通过专线迁移 用户无法提供大容量的存储介质 用户需要快速迁移数据，对传输速率，传输时间要求比较紧急 Teleport单设备支持60TB和120TB两种规格。 华为数据中心邮寄Teleport设备给用户 磁盘方式 30TB以下的数据量迁移 外置

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产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。 例如，customer表的数据量最多，orders表和lineitem表优先Join可获得较少的中间结果。 原有的Join语句如下： select l_orderkey

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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

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数据迁移前后数据量不一致是什么问题？ 问题描述 使用 CDM 进行数据迁移，迁移完成后，目标库数据要比原始库多，有的多十几条，有的多几千条。 故障分析 根据故障信息分析，考虑是作业配置限制，检查作业配置，发现目的端配置为导入开始前“不清除”，不清除可能存在多次操作，部分数据重复。 解决方案

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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。

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obsutil 主要适用于下载数据量较大（文件大小超过500GB），或者需要执行批量处理、自动化任务的场景。 简单、易用； 无需安装，轻便小巧，即下即用； 同时支持Windows/Linux/macOS三大平台 配置多元化，性能卓越。 需要用户了解命令行操作。 文件大小超过500GB。

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，将缺失的信息补充完整。”，再将回答设置为符合要求的信息。 使用规则构建的优点是快速且成本低，缺点是数据多样性较低。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取有监督场景。一个比较常见的方法是，将无监督的文本按照章节、段落、字符数

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从 DLI 导入数据到OBS，数据量不一致怎么办？ 问题现象 使用DLI插入数据到OBS临时表文件，数据量有差异。 根因分析 出现该问题可能原因如下： 作业执行过程中，读取数据量错误。 验证数据量的方式不正确。 通常在执行插入数据操作后，如需确认插入数据量是否正确，建议通过查询语句进行查询。

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