数据库写入OBS场景，表中小驼峰命名字段，提示字段不存在 问题描述 数据库写入OBS场景，表中小驼峰命名字段，提示字段不存在。 故障分析 查看日志报PG数据库表字段找不到所致，分析是字段命名使用小驼峰，而PG数据库区分大小写所以无法找到。 解决方案 让客户在连接配置高级属性添加包围符配置，问题解决。

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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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id等详细信息。 对系统的影响 磁盘I/O利用率高会影响数据的读取和写入性能，从而影响集群性能。 大量的磁盘写入会占用磁盘容量，当磁盘容量高于90%会造成集群只读等。 可能原因 用户业务高峰，存在大量的读取或写入。 复杂语句执行造成大量下盘。 Scan算子扫描等。 处理步骤 进入专属集群

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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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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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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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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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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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MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时，目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text（文本文件），而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题： 数据集成任务

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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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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，如果想减小HBase端口占用，则需

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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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pred-site.xml。 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩，这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度，同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为

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长窗口，或大键值状态的有状态处理任务，也适合于高可用方案。 RocksDBStateBackend是内嵌数据库后端，正常情况下state存储在RocksDB数据库中，该数据库数据放在本地磁盘上，在Checkpoint时将state存储在配置的文件系统上而JobManager内存中

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= bulk_insert; --指定写入方式为bulk insert方式。 set hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism = 4; --指定bulk_insert写入时的并行度，等于写入完成后保存的分区parquet文件数。 insert

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DDM如何进行分片 在分布式数据库中，可以通过分片存储方式，轻松解决大数据量单表容量达到单机数据库存储上限的瓶颈，因此创建逻辑库和逻辑表时，需要根据实际情况确定逻辑表是否进行分片以及逻辑表的分片规则。 分片存储后，需要尽量避免跨库JOIN操作带来的性能与资源消耗问题。 逻辑表是否分片

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Management，简称APM）帮助运维人员快速发现应用的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node

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感受，定位访问慢的原因。 定位应用性能瓶颈 业务痛点 随着业务不断发展，业务逻辑日益复杂，导致应用性能问题分析与定位日益艰难，给监控运维带来了巨大的挑战： 应用之间的依赖关系复杂，难以梳理。 调用链路长，排查和定位群体困难。 接口调用、数据库调用关系复杂，管理难度大。 解决方案

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