batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout

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的高并发请求。这种情况下，只需要保证节点间网速通畅，避免集群性能受限。 大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和

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计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。

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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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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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如下参数： brpc_socket_max_unwritten_bytes：用于设置未发送的数据量的阈值，默认为1GB。如果未发送数据量超过该值，则会报OVERCROWDED错，可适当调大该值。 tablet_writer_ignore_eovercrowded：是否忽略数据导入

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id IN (SELECT id FROM tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的大表为条件过滤后的总数据量，千万级以上的数据量可定义为大表。 关联查询必须大表join小表 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，但是在一

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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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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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10"; ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayLi

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创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型微调任务 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议单个TM保持1GB以内 大，TB级 中，GB级 存储资源 内存消耗大，单个TM全量存储 外置存储，无存储资源消耗 各TM分散存储，内存+磁盘存储 时效性 周期性数据加载，时效低 相对高 高 关联数据结果 低 中 - 大数据量的维度表建议采用HBase

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两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a.id) FROM ( SELECT id FROM mytable

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应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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