Flink Client CLI介绍 Flink应用性能调优建议 Savepoints相关问题解决方案 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 如何处理blob.storage.direct

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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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3分钟创建一个游戏类容器应用 02 解决方案加速场 解决方案加速场沉淀方案管理的用例模板、架构模板等资产，实现经验高效共享，加速解决方案构建和交付。 6类解决方案资产 架构模板 用例模板 工具&示例代码 解决方案实践 解决方案信息库 架构资产管理 02 解决方案加速场 解决方案加速场沉淀方案管理的

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安全重保解决方案 方案概述 部署指南

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防勒索解决方案 方案概述 部署指南

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解决方案设计指导 解决方案设计指导 对于解决方案类商品，您需要结合IEF进行设计，提供给用户端到端的解决方案。 如下图所示，IEF通过纳管您的边缘节点，将云上应用延伸到边缘，可以实时处理终端设备的数据，同时在云端提供设备/应用监控、日志采集等功能，以及边 云消息 通道功能用于边缘上传

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等保合规解决方案 表1 规格清单 一级分类 二级分类 规格名称 规格描述 二级等保基本要求 - 安全区域边界的边界防护 天关部署在客户网络的边界，可提供跨越边界的访问和数据流的受控接口通信的能力。 安全区域边界的访问控制 根据访问控制策略在位于网络边界或区域之间的天关上设置访问控

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生产环境安全解决方案 网络隔离与访问控制 网络边界安全 安全管理 主机安全

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应用与软件解决方案 是指合作伙伴在华为云服务基础上规划、开发、销售、维护的应用或软件解决方案，其应用部署方式包括多租户，单租户和私有化部署方式。 父主题： 术语&缩略语解释

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提交事件单解决方案 功能介绍 HandleCocIncident 处理事件单 URI POST /v1/external/incident/handle 备注：受理，提交解决方案，验证等操作URI一致。 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 incident_num

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文件，再进行备份时，此时查看备份存储库的容量大小为B，B与A可能并无较大差异或B比A更大。 E CS 创建的备份比文件系统查询到的磁盘占用空间大。 原因分析 以下原因可能造成备份容量会大于磁盘中实际容量： 备份机制使然。云备份服务的 云服务器备份 、云硬盘备份、SFS Turbo备份均为

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tion表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。 一般情况下大表（1000000条记录以上）定义为Hash表。 轮询表（Roundrobin） 8.1.2及以上版本支持

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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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，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。

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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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源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。

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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议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 数据量比较大，而

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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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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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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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手动下发全量备份比自动下发全量备份时间长 场景描述 周期性触发的自动全备比客户手动触发的全备耗时短，且备份数据量接近，均为20GB。 原因分析 查看磁盘吞吐，发现手动备份的磁盘吞吐低于自动备份的磁盘吞吐。 查看CES指标硬盘读吞吐量、硬盘写吞吐量，下图仅供参考： 备份任务会依赖O

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