如下图所示，某个大表分布不均，存储节点0上的Shard_0和Shard_1中数据量较大，而在存储节点1上的Shard_2和Shard_3中数据量较小，那么当您查询这个大表时，较大概率会出现存储节点0需要处理的数据多，存储节点1上需要处理的数据少的情况，...
查看当前Reduce Task中Reduce Input bytes和Reduce shuffle bytes的信息，如果比其他的Task处理的数据量大很多，则说明出现了倾斜问题。如何预估Hive作业并发量的上限值？Hive作业并发量与HiveServer2的内存以及master实例个数有关系。您...
您可以借助Iceberg快速地在HDFS或者阿里云OSS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。核心能力 Apache Iceberg设计初衷是为了解决Hive数仓上云的问题，经过多年迭代...
根据数据量和网络条件，迁移过程可能需要几个小时甚至几天的时间。这个漫长的过程可能会对您的业务产生很大的影响。DTS则可以帮助您以最小化的停机时间迁移您的数据。在数据迁移期间，您的应用程序仍可以保持运行状态。唯一的停机时间是当...
此外，如果 AnalyticDB MySQL版 中表存储的数据量较大，那么在执行索引过滤、明细数据读取等操作时也会出现相互争抢磁盘I/O资源的情况，导致查询变慢。查询并发度 由于集群规格和规模的限制，AnalyticDB MySQL版 能同时处理的查询数量也会...
批处理意味着每一次处理的数据量很大，而且有很多张大表要做关联，经常要做一些比较复杂的查询，并且更新量也比较大，使得传统的集中式数据库，出现了单点瓶颈，垂直扩容成本非常高，几乎不可接受。OceanBase 数据库的 SQL 引擎在经过了近 ...
背景信息 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖（例如，阿里云对象存储OSS产品或云下HDFS），然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中。在使用数据时，通过Spark或Presto对接数据分析引擎并进行数据解析。但该套方案存在...
互联网类应用 Cassandra能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合日志、消息、feed流、订单、账单、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。多活 Cassandra原生支持多DC部署方式，实现更好的可用性和容灾能力。云...
上图是查询每秒内读请求数据量最大的五个分片，再将属于同一张表的分片聚合在一起，并按照分片读请求数据量的值升序排列后的结果。TopRegion历史快照 TopRegion历史快照支持查询某一历史时间点的热点分片。选择 idc、分组 和 历史快照。...
上图是查询每秒内读请求数据量最大的五个分片，再将属于同一张表的分片聚合在一起，并按照分片读请求数据量的值升序排列后的结果。实时查询热点Key 在左侧导航栏中，选择 流量诊断 topregion/key实时查询。设置筛选条件，包括排序维度、...
一个计算任务的CU使用量取决于该任务实际处理的数据量、计算复杂程度、处理的数据分布情况，以及是否开启 Fusion引擎 加速。开启Fusion引擎加速后，当前不会有额外的资源成本增加，但作业执行时间通常能够大幅缩短（30%以上），因此具备更...
磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型 规格 存储（GB）单表数据量 表数量 最大连接数 Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1....
磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型 规格 存储（GB）单表数据量 表数量 最大连接数 Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1....
磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型 规格 单表数据量 表数量 最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...
磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型 规格 单表数据量 表数量 最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...
磁盘I/O型：适用于数据量大的场景，只将最常访问的数据放入Buffer Pool进行存取，压测时会读写磁盘以及更新Buffer Pool。场景一：内存命中型 规格 单表数据量 表数量 最大连接数 IOPS Sysbench线程数 QPS TPS 1核2 GB（rds.mysql.s1.small...
通过EMR Doctor批量获取Hive表分析结果。...Day growth count of empty files HotDataDayGrowthSize object 热数据的数据量日增量大小。热数据指的是 7 日内有访问的数据。Name string 指标名称。hotDataDayGrowthSize Value ...
价格 中国内地 中国香港及海外 0.00021/GB/小时 0.000294/GB/小时 示例：以中国内地为例，若您开启并执行了冷数据归档操作，归档的数据量大小为100 GB，则每小时费用为 100 GB×0.00021元/GB/小时=0.021元/小时。说明 如何查看冷数据归档...
建议设置批量写入的数据量为32MB，对于批量插入的条数上限，可以根据单条记录的实际大小灵活调整，通常设定为一个较大值以充分利用批次写入的优势。例如，若单条记录大小约为1KB，可将批量插入字节大小设为16MB，同时考虑到这一条件，将...
建议设置批量写入的数据量为32MB，对于批量插入的条数上限，可以根据单条记录的实际大小灵活调整，通常设定为一个较大值以充分利用批次写入的优势。例如，若单条记录大小约为1KB，可将批量插入字节大小设为16MB，同时考虑到这一条件，将...
Day growth ratio of cold data size FreezeDataSizeDayGrowthRatio object 极冷数据的数据量大小日环比。极冷数据指的是 90 日以内都没有访问的数据。Name string 指标名称。freezeDataSizeDayGrowthRatio Value number 指标值。0.09 Unit...
为什么要使用数据冷热分离 在海量大数据场景下，一张业务表中可能存储着大量的业务数据（例如日志数据、订单数据或监控数据）。随着时间的推移，部分数据的访问频率会逐渐降低，最终被搁置。但是这部分数据依旧会占用存储空间，导致存储...
建议设置批量写入的数据量为32MB，对于批量插入的条数上限，可以根据单条记录的实际大小灵活调整，通常设定为一个较大值以充分利用批次写入的优势。例如，若单条记录大小约为1KB，可将批量插入字节大小设为16MB，同时考虑到这一条件，将...
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如下所示：对于数据量最大的冷数据，时序引擎会自动根据用户设置的基于业务时间戳的冷热分界线自动将冷数据归档到冷存储中。当需要查询冷数据时，用户可以无感知地按正常查询的方式进行冷数据查询。云原生多模数据库 Lindorm 使用容量型云...
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