资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈，则： 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句，找出耗资源的SQL，进行SQL调优指南。 如果所有资源均未达瓶颈，则表明性能仍有提升潜力。可以查

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询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。

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多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解数据库部署硬件的基本性能。CPU，硬盘，磁盘控制器，内存和网络接口等这些硬件性能将显著影响数据库的运行速度。 负载

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安排人员配合华为方进行性能摸底测试。 性能瓶颈定位 通过访谈、信息表等收集客户的业务应用系统基本情况，结合工具从应用软件、数据库、操作系统、硬件等多方面进行整体性能分析，定位当前性能瓶颈。 华为责任 客户责任 与客户进行访谈，收集客户业务应用系统基本情况。 结合工具对业务应用整体性能进行分析，定位性能瓶颈点。 安

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多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解集群部署硬件的基本性能。CPU，硬盘，磁盘控制器，内存和网络接口等这些硬件性能将显著影响数据库的运行速度。 负载

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B(DWS)中的GTM来完成，只是在设计上尽量避免阻塞在GTM上，因此GTM并没有太多瓶颈，而且有些场景下还可以GTM-Free和GTM-Lite。 从传统单机数据库的应用开发模式到并行数据库，为确保获得更好的性能，可能需要对业务进行少量改动，尤其是传统Oracle的存储过程互相

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。 解决方案： 执行BULK_INSERT时指定设置“hoodie

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工作负载异常：实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏，新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据，Pod通常会出现以下类似事件： Message： Pod Update Plugin resources

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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什么是分布式数据库中间件 产品定义 分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），是一款分布式关系型数据库中间件。兼容MySQL协议，专注于解决数据库分布式扩展问题，突破传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 DD

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及部分数据库加速场景。 集群节点数量 当 CSS 集群的构架与机型确定后，集群的节点数主要由业务对性能的要求决定。 表3 节点数量计算方式 类型 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1

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及部分数据库加速场景。 集群节点数量 当 CS S集群的构架与机型确定后，集群的节点数主要由业务对性能的要求决定。 表3 节点数量计算方式 类型 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle

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什么时候会创建StoreFile：当HBase执行Flush时。 什么时候执行Flush：HBase写入数据首先会存在内存memstore，只有内存使用达到阈值或手动执行flush命令时会触发flush操作，将数据写入HDFS。 解决方法： 由于HBase连接机制，若想减小HBase端口占用，则需控

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问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 确定IO瓶颈&识别高IO的语句 通过以下内容掌握SQL级IO问题分析的基础知识。

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle

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op/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.client-write-packet-size =

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op/hdfs-site.xml。 262144 Client 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.client-write-packet-size =

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