单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch.size.bytes 单次batch的总数据量上限，默认为1mb。如果单条数据非常

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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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管理解决方案 查看/修改商品 下架/上架商品 父主题： 商品管理

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混合云解决方案 通过混合云主机安全对 服务器 进行统一管理，若使用的服务器类别包含华为 云服务器 、非华为云服务器（互联网）、局域网服务器（包含数据中心、政务云等），需按照不同的服务器类别进行分别安装。 华为云服务器 在混合云主机安全控制台管理华为云服务器，可直接在华为云目标Region的服务器执行Agent安装即可。

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态和存在的安全风险。 发布区域：全部 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量 云安全 数据的分析并分类，通过综合大屏将 数据可视化 展示，集中呈现云上实时动态，云上关键风险一目了然，掌握云上安全态势更简单，更直观，更高效。 目前，综合大屏有“综合态势感知”和“主机态势感知”两个模块。 发布区域：全部

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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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成长地图 | 华为云 Astro大屏应用 Astro大屏应用（Astro Canvas，简称AstroCanvas）以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控、风险预警等

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原因分析 根据MySQL主备复制延迟场景及解决方案和MySQL主备复制原理简介的相关分析，可以推测此场景为大事务或DDL操作导致。 可以通过分析全量日志或慢日志，观察是否有大事务或DDL操作： 慢日志中有如下加索引的DDL操作，表的数据量上亿，耗时近一天，从而导致只读或备机在回放

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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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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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企业在日常业务运维、审计或等保时，需要收集各种类型的日志，常遇到如下痛点： 企业部门多且日志繁杂，日志量大。 云服务资源种类数量多，不熟悉监控指标和运维日志，运维难度大。 安全合规要求高，等保合规要求日志长期存储，人力不足，维护成本高。 基于 云日志服务LTS 可以实现： 提供全场景日志接入，全面覆盖业务、应用、中间件和基础设施，实现快速收集日志。

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为8，分布极不均匀。 解决方案 如果问题是由分片数据量过大导致。 分片大小可以通过index模版下的“number_of_shards”参数进行配置。 模板创建完成后，再次新创建索引时生效，旧的索引不能调整。 如果问题是由分片数分布不均匀导致。 临时解决方案： 可以通过如下命令设置“routing

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增加表字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给MySQ L实例 的表中增加一个字段，出现系统无法访问的现象。 解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。

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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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8 元/GB API调用次数：0.06元 预计每月新增1GB数据量，花费0.8元，详细请参考每月账单。 对象存储服务 数据存储（多AZ存储）：0.1390元/GB/月 请求费用：0.0100元/万次 预计每月新增1GB数据量，花费0.1390元。 该方案存储费用消耗较低，详细请参考每月账单。

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MySQL增加表字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给RDS for MySQL实例的表中增加一个字段，出现系统无法访问的现象。 解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。

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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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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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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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安全分支解决方案 方案概述 部署指南

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