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开发设计建议
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API版本选择建议
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API版本选择建议 随着版本升级，如下接口已废弃，不推荐使用： 创建端口（废弃） 查询端口（废弃） 查询端口列表（废弃） 更新端口（废弃） 删除端口（废弃） 父主题： 使用前必读
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GaussDB安全配置建议
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使用规范和建议
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估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 建议 执行查询时，只选择需要返回的字段，不需要的字段不要返回。 查询时间范围越小，查询性能越好。 查询时TAG值越精确查询性能越好。尽量是单时间线查询，即指定所有的TAG值，或者尽量指定越多的TAG值。 在查询中的group by time
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HBase应用开发建议
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设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同时读取的数据存放在同一行；同时读取的数据存放在同一cell。
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HDFS应用开发建议
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HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可 DataNode数据备份数量3份即可，增加备份数量不能提升系统效率，只会提升系统数据的安全系数；在某个节点损坏时，该节点上的数据会被均衡到其他节点上。 HDFS定期镜像备份
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Hive应用开发建议
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Hive应用开发建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select
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Flink任务开发建议
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数据量比较大，而且不要数据高一致的场景，可以采用HBase类的KV库提供维度表点查关联能力。 由于K-V库的数据需由另外的作业写入，与当前的Flink作业会存在一定的时差，容易导致当前Flink作业查询K-V库时不是最新的数据，且由于lookup查询不支持回撤，关联的结果存在一致性问题。
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开发设计建议概述
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，能够保证业务的高效运行；违反这些规则，将导致业务性能的大幅下降或某些业务逻辑错误。 关注：在业务开发过程中客户需要注意的细则。用于标识容易导致客户理解错误的知识点（实际上遵守SQL标准的SQL行为），或者程序中潜在的客户不易感知的默认行为。 父主题： 开发设计建议
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API版本选择建议
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API版本选择建议 GES API版本与软件版本相对应，1.0.0为起始版本号，其余版本均在起始版本基础上进行修改，且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题： 使用前必读
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API版本选择建议
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API版本选择建议 弹性负载均衡服务提供的API分为V3和V2版本，接口版本选择详见表1，整体API及对应功能列表详见API概览。 表1 弹性负载均衡API接口版本说明 API版本 接口功能说明 推荐实例 V3 支持独享型实例所有功能。 无法创建共享型实例，兼容支持存量共享型实例其他所有功能。
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开发设计建议概述
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能够保证业务的高效运行。违反这些规则，将导致业务性能的大幅下降或某些业务逻辑错误。 关注：在业务开发过程中用户需要注意的细则。用于标识容易导致用户理解错误的知识点（实际上遵守SQL标准的SQL行为），或者程序中潜在的用户不易感知的默认行为。 父主题： 开发设计建议
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开发设计建议概述
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，能够保证业务的高效运行；违反这些规则，将导致业务性能的大幅下降或某些业务逻辑错误。 关注：在业务开发过程中用户需要注意的细则。用于标识容易导致用户理解错误的知识点（实际上遵守SQL标准的SQL行为），或者程序中潜在的用户不易感知的默认行为。 父主题： 开发设计建议
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API版本选择建议
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OBS安全配置建议
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API版本选择建议
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业务过载处理建议
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随机后缀。 磁盘写满的处理措施： 扩容磁盘，使磁盘具备更大的存储空间。 迁移分区，将已写满的磁盘中的分区迁移到本节点的其他磁盘中。 合理设置Topic的数据老化时间，减少历史数据的容量大小。 在CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，
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API版本选择建议
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API推荐用户使用v2.1接口。 若使用v2版本的openstack API接口，只需要把对应的API接口URI中的v2.1版本号改为v2版本号即可。 微版本号介绍 微版本说明：标识API中小的改动。当接口URI使用v2.1版本的时候，用户可以指定微版本号使用相应API的新功能。使用查询API版本信
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Spark应用开发建议
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30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的parti
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Impala应用开发建议
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increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划，分配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、
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开发设计建议概述
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，能够保证业务的高效运行；违反这些规则，将导致业务性能的大幅下降或某些业务逻辑错误。 关注：在业务开发过程中用户需要注意的细则。用于标识容易导致用户理解错误的知识点（实际上遵守SQL标准的SQL行为），或者程序中潜在的用户不易感知的默认行为。 父主题： 开发设计建议
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