数据集”下创建数据集。 完成数据源连接后，创建数据集，单击“新建数据集”。 图5 新建数据集 配置数据源信息。 选择步骤2：新建数据源中新建的数据源作为数据集的输入。 选择数据源的数据库、Schema。 双击数据表，进入数据预览页面。 在该页面可对数据进行过滤、新建指标和新建层次维度等操作。

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环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化查询接口，高效的聚合、卷积等时序数据查询算子，可高效处理高并发大数据量写入和查询。 父主题： 产品介绍

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GaussDB (for MySQL)标准版实例磁盘满导致实例异常的解决方法 问题现象 GaussDB(for MySQL)标准版数据库的磁盘空间满，导致实例变为只读状态，应用无法对GaussDB(for MySQL)标准版数据库进行写入操作，从而影响业务正常运行。 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。

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GaussDB(for MySQL)标准版实例迁移中，大量Binlog文件导致数据盘空间不足 GaussDB(for MySQL)标准版实例迁移中，短时间内产生大量Binlog文件，导致数据盘空间不足（91%），影响业务正常运行 。 解决方案 请及时清理过期数据。 随着业务数据的增加，原来申请

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磁盘空间分布 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可能会不足，建议用户扩容磁盘空间，确保磁盘空间足够。

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Topic分区。 在“Topic Rank”栏，可查看当前集群Topic日志条数、数据体积大小、数据流入量、数据流出量前十名的Topic。 单击“TopicName”可进入到该Topic的详情页面中，在该页面的具体操作请参考查看Kafka数据生产消费详情。 父主题： 使用Kafka

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Topic和使用KafkaUI迁移分区章节。 在“Topic Rank”栏，可查看当前集群Topic日志条数、数据体积大小、数据流入量、数据流出量前十名的Topic。 单击“TopicName”可进入到该Topic的详情页面中，在该页面的具体操作请参考查看Kafka数据生产消费详情。 父主题： 使用Kafka

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导出慢SQL数据 功能介绍 DAS收集慢SQL开关打开后，一次性导出指定时间范围内的慢SQL数据，支持分页滚动获取。该功能仅支持付费实例。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v3/{project_id}/instances/{instanc

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问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可能会不足，建议用户扩容磁盘空间，确保磁盘空间足够。

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Loader作业导入大量数据至HDFS时报错 问题 大量数据写入HDFS时偶现“NotReplicatedYet Exception: Not replicated yet”错误。 图1 报错信息 回答 以下原因可能造成该报错： HDFS客户端向NameNode发送新Block申

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FS的数据节点。 CarbonData特性 SQL功能：CarbonData与Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL（数据定义语言）语句来定义和创建数据集。CarbonData

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Engine交互查询引擎概述： 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 使用跨源协同分析流程 参考快速使用HetuEn

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要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗

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要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗

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登录 堡垒机 系统。 选择“策略 > 数据库控制策略 > 规则集”，进入规则集列表页面。 查询规则集。 快速查询：在搜索框中输入关键字，根据规则集名称快速查询策略。 单击规则集名称，或者单击“管理”，进入规则集详情页面。 查看和修改规则集基本信息。 在“基本信息”区域，单击“编辑”，弹出基本信息编辑窗口，即可修改规则集的基本信息。

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来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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pclocatortype = 'H' GROUP BY schemaname,tablename; 场景三：查询某个表的数据倾斜情况 执行以下SQL查询某个表的数据倾斜情况，其中table_name替换为实际的表名。 1 SELECT a.count,b.node_name FROM

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快速查询运行日志 当您需要重复使用某一关键字搜索日志时，可以将其设置为快速查询语句。 前提条件 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 操作步骤 当您需要重复使用某一关键字搜索日志时，可以将其设置为快速查询语句。 登录ServiceStage控制台。 选择以下任意方式进入组件“运行日志”页面：

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来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天（间隔可在函数中调整）内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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在“日志搜索”页签，单击，输入“快速查询名称”和“快速查询语句”。默认开启快速查询和快速查询（保存本地）。 图1 创建快速查询 快速查询名称，用于区分多个快速查询语句。名称自定义，需要满足如下要求： 只支持输入英文、数字、中文、中划线、下划线及小数点。 不能以小数点、下划线开头或以小数点结尾。

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Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只

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