写入文件提示无法满足最小写入副本要求
如果DataNode数量较少（少于10台）或容量较满，并且集群中存在大量写入小文件的作业，可能会导致NameNode无法找到合适的DataNode节点进行写入。这种情况常见于Flink Checkpoint写入HDFS；Hive或Spark动态分区写入作业需要大量分区的场景。...
如何解决Redis内存使用率突然升高
问题原因 可能内存使用率突然升高的主要原因如下：短时间内大量写入新数据。短时间内大量创建新连接。突发访问产生大量流量超过网络带宽，导致输入缓冲区和输出缓冲区积压。客户端处理速度跟不上 Redis 的处理速度，导致输出缓冲区积压。...
排查PostgreSQL WAL日志堆积
VACUUM 风暴和大量写入 VACUUM风暴通常是指在数据库中同时发生大量的自动或手动VACUUM操作，这些操作可能会产生大量WAL日志，从而导致I/O负载显著增加，影响数据库性能，同时也可能导致WAL无法被及时清理。建议您根据业务需求合理配置...
为什么文件系统容量和快照大小不一致
文件系统在初始化阶段被写入大量数据块（Block，指磁盘的逻辑块地址LBA被块存储划分为相同大小的块），写入数据操作会占用磁盘空间。文件系统为了降低性能消耗，删除文件时只在文件属性中创建弃用标记。磁盘无法感知删除指令，数据块仍然是...
开源对比
读冷数据直接导致线程堵塞，数据写入大量失败。分区规模 万级分区仍然可以保证稳定写入。千级分区就会出现大量抖动。巡检系统 针对死锁、宕机等问题进行自动发现和修复。无。Bug修复 及时发现并修复。只能等社区缓慢修复，且通常要等新版...
大数据计算服务MaxCompute
重要 由于一次性写入大量分区会给MaxCompute服务带来一定压力，同时也会导致结果表flush和作业Checkpoint变慢。因此当报错出现时，您需要确认是否需要写入这么多分区。如果确实需要，需要手动调大dynamicPartitionLimit参数。retryTimes 向...
ODPS-0121096
简而言之，同时写表元数据的作业太多或者元数据写入量太大（如大量分区写入）时，并发写入同一张表元数据的另一个作业可能会加锁超时导致报错。解决方案 您需要检查是否存在同时多次对表或表分区执行读写操作的情况，建议不要同时对一张表...
使用云数据库ClickHouse时需要避免的操作
这也意味着这些语句将触发对所有在Mutation之前插入的数据重写，从而产生大量的写入请求。对于更新操作，您可以通过使用专门的表引擎，如ReplacingMergeTree或CollapsingMergeTree替换默认的MergeTree表引擎，来避免大量的写入请求。对于...
修复漏洞CVE-2020-8557的公告
kubelet的驱逐管理器（eviction manager）中没有包含对Pod中挂载的/etc/hosts 文件的临时存储占用量管理，因此在特定的攻击场景下，一个挂载了/etc/hosts 的Pod可以通过对该文件的大量数据写入占满节点的存储空间，从而造成节点的拒绝访问...
Logstash数据写入问题排查方案
管道配置中，定时时间设置较小，数据存在大量的写入，导致目标端数据堆积。Logstash不适用于数据实时同步场景。如果源端存在实时写入，建议通过拉长定时查询时间，减少频繁在源端和目标端查询和写入。参见 查询日志，查看Logstash慢日志，...
Beam概述（公测）
Beam自研存储引擎采用统一的存储设计（行存Detla和PAX结构的列存Base），既能够承载OLTP的高并发读写负载，也能够应对OLAP的批量写入和大量扫描场景。Beam是 AnalyticDB PostgreSQL版 基于PostgreSQL 12的Table Access Method开发的下一代...
CREATE TABLE
使用一级HASH分区时，如果自定义的HASH键存在热点问题，则可能导致大量数据写入同一个分区中，影响查询和写入性能，建议考虑多级分区，对数据进一步打散。创建搜索表，按照storeId列进行HASH分区（也就是一级HASH分区），分区数量为16。...
调优集群性能
INSERT INTO SELECT 短时间内大量数据写入，当后台Build任务堆积时会导致实时数据增多，此时查询如果涉及实时数据的话，数据库需要扫描大量实时数据（因为实时数据没有索引），最终导致CPU使用率增高。Build Build任务会对数据进行构建索引...
DML操作常见问题
简而言之，同时写表元数据的作业太多或者元数据写入量太大（如大量分区写入）时，并发写入同一张表元数据的另一个作业可能会加锁超时导致报错。解决措施 您需要检查是否存在同时多次对表或表分区执行读写操作的情况，建议不要同时对一张表...
计算节点变配
ERROR:Unsupport 'TRUNCATE TABLE' command during online expansion on 't1' 大量数据写入、更新会延长变配时间。为了优化变配速度，对于业务侧写入较频繁的表，重分布将会在一段时间后加写锁，这可能会短暂影响表的读写。您可从 控制台 ...
PolarDB技术内幕
在峰值的交易场景中，大量的写入会导致mutex成为瓶颈。因此 PolarDB 采取了Partitioned Lock System的方式，将lock_sys改造成由多个LockSysShard组成，每个Shard中都有自己局部的mutex，从而将这个瓶颈打散。尤其是在这种大压力的写入场景...
监控指标常见问题
查询时还有大量的写入，写入影响查询，导致查询延迟高。解决方法：写入影响了查询性能，可以进行如下操作。写入在查询低峰期进行，降低对查询的影响。降低写入的并发度，提高查询效率，如果是外表写入，可以用以下参数降低并发度。设置...
某新能源汽车造车新势力
高并发的写入带来大量的IO，每秒写入数据量超过220MB，导致资源开销高，成本投入大，需要降低成本。海量数据需要高效、低成本、实时存储，并能满足业务的实时查询和监控需求，要求写入、查询响应低时延、高可靠。解决方案 采用 云原生多模...
将数据写入OSS
注意事项 OSS对外提供的带宽是有限制的，若您频繁读取OSS数据，或者大量向OSS写入数据，若短时间内产生的数据流量超过了OSS实例当前的带宽限额，就会导致带宽打满。带宽打满直接影响到OSS外表的数据读取和写入速度。关 于OSS带宽详情，请...
使用MongoDB存储日志数据
Nav)"} 写日志 日志存储服务需要能同时支持大量的日志写入，用户可以定制 writeConcern 来控制日志写入能力，比如如下定制方式：db.events.insert({ host:"127.0.0.1",time:ISODate("2000-10-10T20:55:36Z"),path:"/apache_pb.gif",referer...
存储层弹性
每个EIU的存储性能指标详见下表：指标项 最大值 CPU 24核 36核 支持的最大热数据存储空间 4 TB IOPS 16800~50000 吞吐量（MB/s）350MB/s 在高吞吐的写入场景和大量数据扫描的查询场景，EIU资源有可能出现IO和CPU瓶颈。您可以通过增加EIU的...
监控分析平台对比
对于监控分析平台也一样，当大量数据需要写入系统时，保证系统不被压垮，同时保证读取功能正常运转，是一项巨大的挑战。资源隔离：不同数据的优先级有高低，如果过分依赖资源物理隔离将导致集群资源严重浪费和运维成本极大提高，而当数据...
常见问题
但是遇到了脏数据，正在写入的batch就会失败，并回退到逐行写入，生成大量的data part，大幅度降低了写入速度。您可以参考如下两种方式判断是否有脏数据。查看报错信息，如果返回信息包含 Cannot parse，则存在脏数据。代码如下。SELECT ...
流式数据通道概述
场景 说明 特点 大量事件日志实时写入MaxCompute 日志采集数据直接写入MaxCompute进行批量处理。无需通过中间存储服务做中转，节约成本。流式计算结果实时写入MaxCompute 流式服务写入MaxCompute解除并发数及 batch size 的限制。解决高...
使用\COPY命令导入本地数据
如果要进行大量数据的并行写入，请使用基于OSS的数据导入方式。通过OSS导入数据，请参见 使用OSS外表高速导入OSS数据。\COPY与COPY命令的区别 相同点：\COPY与COPY命令语法上没有任何区别。更多关于两种命令的使用方法，请参见 COPY。不同...
使用Tunnel命令或Tunnel SDK
场景 说明 特点 大量事件日志实时写入MaxCompute 日志采集数据直接写入MaxCompute进行批量处理。无需通过中间存储服务做中转，节约成本。流式计算结果实时写入MaxCompute 流式服务写入MaxCompute解除并发数及 batch size 的限制。解决高...
数据组织优化
Compaction 当前痛点 Transactional Table 2.0支持update、delete格式的数据写入，如果存在大量此格式的数据写入，会造成中间状态的冗余记录太多，引发存储和计算成本增加，查询效率低下等问题。因此需要设计合理的compaction服务消除中间...
内核增强版高级特性应用
PUT_cluster/settings {"persistent":{"cluster":{"max_shards_per_node":"5000"} } } 提升实例性能的方法 写入场景中如果指定主键ID写入，会消耗大量的计算资源，建议您将主键值存储为独立的字段，让ES自动添加主键。集群segment数（例如...
写入或更新调优指南
离线写入如MaxCompute写入Hologres时是表锁，实时写入大多数是Fixed Plan写入为行锁（例如Flink实时写入或者DataWorks数据集成实时写入），如果对同一个表并发执行离线写入和实时写入，那么离线写入就会拿表锁，实时写入会因为等锁而导致...
指标含义与异常处理建议
存在大量慢查询或慢写入请求 此情况下，查询和写入QPS流量波动较大或很明显，可在阿里云Elasticsearch控制台中的 日志查询 页面，单击 indexing慢日志 查看分析。集群中存在大量索引或总分片数量非常多 由于Elasticsearch会监控集群中的...
写入数据
适用于要写入、删除或者更新大量数据以及要同时进行增删改数据的场景。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化客户端。已创建数据表并写入数据。插入单行数据 调用 PutRow 接口新写入一行数据。如果该行已存在，则先删除原行...
OSS
2,"spark.dla.connectors":"oss","spark.sql.hive.dla.metastoreV2.enable":"true"} } OSS Connector数据写入性能优化 OSS Connector数据写入性能优化功能是DLA Spark团队基于OSS分片上传功能，针对Spark写入数据到OSS过程中大量调用OSS ...
Event Time Column（Segment Key）
相反，如果这张列存表没有配置Segment Key、Segment Key配置了不合理的字段或者Segment Key对应的字段在写入时没有与时间有强相关性（比如基本乱序），那在查找旧数据时需要扫描的文件将会非常多，不仅会有大量的IO...，而且会大量占用CPU...
写入数据
适用于要写入、删除或者更新大量数据以及要同时进行增删改数据的场景。BatchWriteRow操作由多个PutRow、UpdateRow、DeleteRow子操作组成，构造子操作的过程与使用PutRow接口、UpdateRow接口和DeleteRow接口时相同。BatchWriteRow的各个子...
写入数据
适用于要写入、删除或者更新大量数据以及要同时进行增删改数据的场景。前提条件 已初始化Client。具体操作，请参见 初始化OTSClient。已创建数据表并写入数据。插入单行数据 调用 PutRow 接口新写入一行数据。如果该行已存在，则先删除原行...
INSERT OVERWRITE SELECT
特点与应用场景 INSERT OVERWRITE SELECT 的特点如下：资源消耗大：高性能写入 INSERT OVERWRITE SELECT 会消耗大量集群资源，建议在业务低峰期使用。批量可见：写入任务完成前数据不可见，任务完成后该任务写入的数据批量可见。分区覆盖：...
简单上传示例
单个Block内如果写入的数据过少将产生大量小文件，严重影响计算性能。强烈建议每次写入64 MB以上的数据（同一Block支持写入100 GB以内的数据）。如果创建一个Session后仅上传少量数据，不仅会造成小文件、空目录等问题，还会严重影响上传...
X-Engine简介
但是一组事务提交的过程中，还是有大量等待过程的，例如写入日志到磁盘过程中，除了等待落盘无所事事。X-Engine为了进一步提升事务处理的吞吐，使用流水线技术，把提交阶段分为4个独立的更精细的阶段：拷贝日志到缓冲区（Log Buffer）日志...
数据导入Serverless实例
大量数据从HBase集群导入Serverless集群 由于Serverless实例的写入受到购买CU数的限制，如果大量的数据直接通过API写入Serverless实例可能会花费过多时间和消耗过多CU（根据购买CU量的多少，几十GB，几百GB，或者上TB的数据可以定义为大量...
索引管理
阿里云Elasticsearch 7.10内核增强版（Indexing Service）将索引构建写入部分全部托管在云端的Elasticsearch集群中，以满足海量时序日志数据的快速写入要求。本文介绍如何通过索引管理功能实现云端索引管理。使用限制 仅开启Indexing ...
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