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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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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ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常 问题分析 Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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修复后需单击“重新检查”，获取新的检查结果。 升级数据库大版本过程将造成不超过五分钟的业务中断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，并且确保您的应用有自动重连机制。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。

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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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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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dataencoding 在数据库编码与数据表的数据编码不一致时，该参数用于指定导出数据表的数据编码。比如数据库编码为Latin-1，而导出的数据表中的数据为UTF-8编码。此选项为可选项，如果不指定该选项，默认采用数据库编码。此语法仅对HDFS的WRITE ONLY外表有效。 取值范围：该数据库编码支持转换的数据编码。

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dataencoding 在数据库编码与数据表的数据编码不一致时，该参数用于指定导出数据表的数据编码。比如数据库编码为Latin-1，而导出的数据表中的数据为UTF-8编码。此选项为可选项，如果不指定该选项，默认采用数据库编码。此语法仅对HDFS的WRITE ONLY外表有效。 取值范围：该数据库编码支持转换的数据编码。

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类

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大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据

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由于HBase接口以及内部机制的原因，一些较大的文件也不适合直接保存到HBase中。 HFS的出现，就是为了解决需要在Hadoop中存储海量小文件，同时也要存储一些大文件的混合场景。简单来说，就是在HBase表中，需要存放大量的小文件（10MB以下），同时又需要存放一些比较大的文件（10MB以上）。

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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MapReduce服务 打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护平台，对外提供大容量的数据存储和分析能力，可解决各大企业的数据存储和处理需求。用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、Hbase和Hive服务，用于快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。 NAIE 网络人工智能引擎（Network

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/tmp/hadoop-yarn/staging/*/.staging/ | grep "^drwx" | awk '{print $8}' > job_file_list job_file_list文件中就是所有任务的文件夹列表，文件内容参考： /tmp/hadoop-yarn/staging/omm/

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能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列

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预览大屏 本章节介绍如何预览大屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集，参考可视化新建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据大屏。 预览大屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击大屏操作列“更多>复制”，弹出复制窗口，重命名后单击“确定”，复制成功。此时大屏转态为未发布，如果要发布请参见发布大屏章节。 父主题： 新建数据大屏

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在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击大屏操作列“更多>删除”，弹出删除窗口，单击“确定”，删除大屏。 父主题： 新建数据大屏

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大屏概述 概述 本文介绍DataArts Insight的大屏功能，数据大屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待等场景。 适用场景 数据大屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts Insight分析场景的重要组成部分，致力于满足企业高可视化要求的数据展示场景。

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