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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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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概述 链路追踪采集分布式应用的完整调用链路，提供了接口调用、数据库、异常等数据采集类型，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。 父主题： 链路追踪

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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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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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WDR GaussDB 数据库支持生成WDR报表，WDR报表是长期性能问题最主要的诊断手段。基于快照的性能基线，从多维度做性能分析，用于诊断数据库内核的性能故障。能帮助DBA掌握系统负载繁忙程度、各个组件的性能表现及性能瓶颈。 操作步骤 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。

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WDR GaussDB数据库支持生成WDR报表，WDR报表是长期性能问题最主要的诊断手段。基于快照的性能基线，从多维度做性能分析，用于诊断数据库内核的性能故障。能帮助DBA掌握系统负载繁忙程度、各个组件的性能表现及性能瓶颈。 操作步骤 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。

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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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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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当前告警的处理状态。 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 进入集群

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数据一致性表示当应用成功写入一份数据到存储系统时，存储系统中的3个数据副本必须一致。当应用无论通过哪个副本再次读取这些数据时，该副本上的数据和之前写入的数据都是一致的。 专属分布式存储三副本技术主要通过以下机制确保数据一致性： 写入数据时，同时在3个副本执行写入操作 当应用写入数据时，存储系

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数据一致性表示当应用成功写入一份数据到存储系统时，存储系统中的3个数据副本必须一致。当应用无论通过哪个副本再次读取这些数据时，该副本上的数据和之前写入的数据都是一致的。 云硬盘三副本技术主要通过以下机制确保数据一致性： 写入数据时，同时在3个副本执行写入操作 当应用写入数据时，存储系统会

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读/写长时间未写入的文件很慢 可能原因 长时间未使用的文件缓存已被清理。 解决方法 网关设置的缓存盘容量有限，当缓存盘使用率超过缓存清理阈值时， CS G会自动删除长时间未写入操作的文件。如果用户需要重新使用该文件时，CSG会自动从OBS桶中下载文件到缓存盘，受网络带宽限制，下载可能

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Streaming从Kafka读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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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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GaussDB的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。 GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、

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针对已上线业务，分析客户业务系统和数据库架构，找出系统架构的风险点及性能瓶颈点，提供相应的长短期解决方案。 云数据库风险评估 瓶颈点分析和优化 综合考虑客户资源环境、数据库架构设计、系统压力和安全等情况，全面定位、分析、评估客户数据库系统，对面临的瓶颈以及可能的风险点进行优化和规避。 云数据库紧急救援 性能优化

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