Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，导致JVM GC占用大量时间时，可以通过如下配置，选择RocksDB作为状态后端。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults

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客户端超时； 所有线程都在忙碌是指，工作线程达到线程池总线程数，在大量建立连接时，总线程数计算方法：threadpool_size*(threadpool_oversubscribe+1)) 解决方案 对于存在大量新建连接，建议调大threadpool_oversubscribe增加线程总数。

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RDS for SQL Server实例短时间内大量压入数据导致数据盘空间暴增的规避方法 在主备实例中，大量压入数据可能会导致主备实例间来不及同步，从而无法对日志进行截断收缩，最终使得数据盘空间暴增。 方法一 在压入数据时，适当停止一段时间，等待数据的同步。 方法二 将数据库设为

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业务死锁导致响应变慢 场景描述 14点~15点之间数据库出现大量行锁冲突，内核中大量update/insert会话在等待行锁释放，导致CPU使用率达到70%左右，数据库操作变慢。 查看CES指标行锁等待个数、MDL锁数量，下图仅供参考： 发生死锁的表： ********* 1. row

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如果继续产生该告警，则=>步骤3。 如果不产生该告警，则=>步骤6。 确认当前是否存在大量繁忙业务，例如用户漫游频繁，或者有大量用户频率上下线等，并确认当前系统运行是否正常。 如果确认有大量繁忙业务且系统运行正常，则先忽略该告警。 如果不存在大量繁忙业务，则=>步骤4。 登录到AP，在诊断视图下使用display

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开启线程池时，SQL请求需通过任务队列进入worker线程处理，在低并发长连接时并无性能优化作用，可能导致由于线程池调度机制偶现短暂延迟。 在高并发或大量短连接的情况下，可能会因为大量创建和销毁线程以及上下文切换导致性能劣化。 解决方案 线程池参数“threadpool_enabled”设置为关闭，然后在业

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API（Statement Execution Action）执行大量SQL查询，该接口仅用于集群维护。 query查询条件返回结果超过5万条，则使用JDBC Catalog或者OUTFILE方式导出查询数据，否则FE上大量数据传输将占用FE资源，影响集群稳定性。 如果是交互式查询，建议使用分页方式（offset

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通常来讲，AI人工智能三要素包括数据、算法和算力。数据的质量会影响模型的精度，一般来说，大量高质量的数据更有可能训练出高精度AI模型。现在很多算法使用常规数据能将准确率做到85%或者90%，而商业化应用要求会更高，如果将要模型精度提升至96%甚至99%，则需要大量高质量的数据，这个时候也会要求数据更加精细化、场景化

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shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce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

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shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce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

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如阈值较小（小于80%），可根据实际需要适当增大告警阈值，检查告警是否消除。 是，操作结束。 否，执行3。 如阈值已超过80%，请检查告警出现时刻是否有突发的大量并发查询任务，突发大量任务将会导致内存占用飙升，待任务执行完成后检查告警是否消失，期间可能有因内存不足而执行失败或取消的任务，请重试。 如内存占用超过阈值为常态化状态，需要考虑集群扩容。

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在业务中台内扮演着不可或缺的角色。 IoT场景 IoT场景典型特点为海量终端接入，在大量终端接入的情况下，大量的数据汇聚在一起，实际不同的业务组件需要关注的信息只是其中某些类型的数据，如何在大量数据中快速识别出业务感兴趣的数据将会显得尤为重要。分布式消息服务RocketMQ版提供

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标签管理服务支持以下两种典型应用场景： 资源集中处理 对于拥有大量云资源的用户，可以通过标签管理服务，快速查找标识有某标签的所有云资源，可对这些资源标签统一进行检视、修改、删除等操作。 图1 资源集中处理 快速标识迁移资源 对于存在大量资源迁移需求的用户，可通过标签管理服务的预定义标签，以

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单NameNode长期故障时如何使用客户端手动checkpoint 问题背景与现象 在备NameNode长期异常的情况下，会积攒大量的editlog，此时如果重启HDFS或者主NameNode，主NameNode会读取大量的未合并的editlog，导致耗时启动较长，甚至启动失败。 原因分析 备NameNode会周期

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引，并且常常会遇见全文索引返回海量结果的情形。而且，这经常发生在查询高频词的时候，因而这样的结果集没什么用处。因为从磁盘读取大量记录并对其进行排序会消耗大量资源，这在产品环境下是不能接受的。为了控制这种情况，GIN索引有一个可配置的返回结果行数的软上限的配置参数gin_fuzzy

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以内数据禁止使用动态分区（动态分区会自动创建分区，而小表用户客户关注不到，会创建出大量不使用分区分桶）。 【强制】创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 【建议】单表物化视图不能超过6个。 【建议】对于有大量历史分区数据，但是历史数据比较少，或者不均衡，或者查询概率的情况，使用如下方式将数据放在特殊分区：

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用户业务可能会时断时续。 可能原因 如果网络中有用户向设备发送大量目标IP地址不能解析的IP报文（即路由表中存在该IP报文的目的IP对应的路由表项，但设备上没有该路由表项中下一跳对应的ARP表项），将导致设备触发大量的ARP Miss消息。当具有特定源IP的ARP Miss消息速

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如果继续产生该告警，则=>3。 如果不产生该告警，则=>6。 确认当前是否存在大量繁忙业务，例如用户漫游频繁，或者有大量用户频率上下线等，并确认当前系统运行是否正常。 如果确认有大量繁忙业务且系统运行正常，则先忽略该告警。 如果不存在大量繁忙业务，则=>4。 登录到AP，在诊断视图下使用display

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任务数值非0表示存在任务堆积。 图2 Write队列中总排队任务数示例 如果集群存在大量的任务堆积，则参考如下步骤优化集群。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点在OOM前是否存在大量慢查询日志记录，分析查询是否会对节点造成压力导致节点内存不足，如果存在则根据业务实际情况优化查询语句。

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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，您可以根据业务需求创建一个或多个只读节点，来满足大量的数据库读取需求，增加应用的吞吐量。

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在迁移时，源端可能有大量的数据改变（比如源端大量还未迁移的数据被删除），则会造成已迁移数据量小于总数据量的情况。 您可以在源端与目的端，分别输入df -Th命令，比对源端信息和目的端信息。 情况四：源端存在大量空洞文件 迁移时会忽略空洞文件，如果源端存在大量空洞文件，迁移结束后，

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