监控长事务、长连接和复制延迟，出现问题及时处理。 只读实例为单节点，不提供高可用能力，连接只读实例的应用程序应该具备切换到其他节点的能力。 可靠性、可用性 生产数据库的实例类型务必选择主备类型。 生产数据库的CPU、内存、磁盘要有一定的冗余，正常使用保持在85%以下，防止出现OOM、磁盘满等异常问题。 将主、备机部署在不同可用区内，增加可用性。

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源库的实例类型检查 MongoDB迁移场景 表1 源库的实例类型检查 预检查项 源库的实例类型检查。 描述 源数据库类型和目标数据库类型不匹配，会导致迁移任务失败。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源数据库类型和目标数据库类型不匹配。 处理建议：若源数据库为集群实例，请确保源数

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只读节点简介 为了扩展主节点的读请求能力，DDS提供具备独立连接地址的只读节点，适合独立系统直连访问，以缓解大量读请求给主节点造成的压力。 在对数据库没有写请求，但是有大量读请求的应用场景下，数据库的主备节点可能难以承受读取压力，甚至对业务造成影响。为了分担主备节点的访问压力，您可以根据业务

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只读节点和备机在回放主库的Binlog event时，会根据表的主键或者唯一二级索引来检索需要更改的行。如果对应表未创建主键，则会产生大量的全表扫描，从而降低了Binlog日志的应用速度，产生复制延迟。 排查方法： 通过show create table xxx，分析执行慢的update和

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使用Storm-JDBC插件开发Oracle写入Bolt时发现数据无法写入 现象描述 使用Storm-JDBC插件开发Oracle写入Bolt，发现能连上Oracle数据库，但是无法向Oracle数据库里面写数据。 可能原因 拓扑定义异常。 数据库表结果定义异常。 原因分析 通过Storm

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e个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffle的过程中写数据时不做排序操作，只是将数据根据Hash的结果，将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件中。 这样带来的问题是如果

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e个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffle的过程中写数据时不做排序操作，只是将数据根据Hash的结果，将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件中。 这样带来的问题是如果

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参数 说明 ip 如果通过弹性 云服务器 连接，“ip”是主机IP，即“基本信息”页面该实例的“内网地址”。 如果通过连接了公网的设备访问，“ip”为该实例已绑定的“弹性公网IP”。 port 端口，默认8635，当前端口，参考“基本信息”页面该实例的“数据库端口”。 username

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向Phoenix表中写入数据 功能简介 使用Phoenix实现写数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public

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ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用

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ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用

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ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用

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ion的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用

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告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Threshold 产生告警的阈值。 对系统的影响 RegionServer RPC连接数超过阈值，表示当前

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低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。 场景6：行存表求count值

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满足系统性能的需求。而传统的高可用系统架构已经固定，不容易实现动态地扩展。 运维：云端高可用系统不需要租户自己维护，在云端由服务提供商维护。传统的高可用需要建立本地的运维团队。 可靠性：云端高可用可以根据租户的需求，部署在不同的地区，以实现跨区域的高可用性，满足系统的安全。 成本

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为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site

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为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site

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若“col3”为分区列，其distinct（去重）的count值为3，“hive.max-partitions-per-writers”的值建议大于或等于3。 若结果表有多个分区列，如“col2”和“col3”都是分区列，“col2”的distinct的count值为4，“col3”的distinct的count值为3，则“hive

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您可以在全量数据服务查看API具体参数。 响应参数 返回创建实例的详细信息。 请求示例 示例背景 您已在设计态构建一个名称为“Design_document”的数据实体，并完成了实体发布、应用发布和应用部署。根据运行态的“数据服务管理 > 全量数据服务”查看到的“Design_d

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竞享实例的优势 性能保障 与按需实例使用相同底层E CS 资源，与同类型同规格实例性能一致 成本降低 价格低至按需价格的1.5折，保障期内被系统回收可免除部分费用 灵活便捷 随租随用，秒速提升性能，支持设置时长，到期后自动释放 规模运行 支持超大规模工作负载，支撑企业快速完成批处理任务

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