问题一：云数据仓库ADB使用分库分表具体是设计要求是什么呀？
云数据仓库ADB使用分库分表具体是设计要求是什么呀？
参考答案：
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问题二：云数据仓库ADB AnalyticDB MySQL版，适用于月5000W+的业务需求吗？
云数据仓库ADB AnalyticDB MySQL版，适用于月5000W+的业务需求吗？
参考答案：
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问题三：云数据仓库ADB还需要 自己分库分表么？
云数据仓库ADB还需要 自己分库分表么？
上面mysql分库合并到adb一个库就可以了是吧
参考答案：
不需要，阿里云ADB数据库（AnalyticDB for MySQL）在创建表时，已经支持设置分区功能。您可以根据业务需求，在建表时直接指定分布键和分区键，无需自行实现分库分表的操作。ADB会根据分布键将数据分散到不同的数据节点上，并且每个节点内部还会根据分区键对数据进行进一步划分。
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问题四：云数据仓库ADB控制台的大模型智能助手一直请求超时，没法使用怎么办？
云数据仓库ADB控制台的大模型智能助手一直请求超时，没法使用怎么办？
参考答案：
我这边在控制台测试是正常的。你刷新一下页面试试，或者看看本地网络是否OK
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问题五：ADB MySQL湖仓版数据都在oss，如果想跑spark作业，这个数据库合适吗？
ADB MySQL湖仓版数据都在oss，如果想跑spark作业，这个数据库合适吗？我看maxcompute，EMR等好几个服务都支持spark，不知道哪个合适，主要场景是oss做离线计算后，再放入oss
参考答案：
如果你的数据都存储在OSS上，并且需要使用Spark进行处理，那么ADB和MySQL湖仓版并不是最佳的选择。相反，建议使用阿里云提供的MaxCompute或者EMR产品。
MaxCompute是阿里云提供的一种大数据计算平台，支持海量数据存储和处理，并提供了完整的数据开发、调度、监控和管理工具。如果你的数据都存储在OSS上，可以通过数据同步将数据导入到MaxCompute中，然后使用Spark on MaxCompute进行数据处理。
EMR（Elastic MapReduce）是阿里云提供的弹性MapReduce服务，支持在云端快速构建、配置和管理Hadoop、Spark、Flink等开源分布式计算框架。如果你需要使用Spark进行数据处理，可以通过创建EMR集群来快速搭建Spark环境，并将数据从OSS中导入到HDFS中进行处理。
综上所述，如果你已经将数据存储在OSS上，并且需要使用Spark进行数据处理，建议使用MaxCompute或EMR产品，这两者都能够很好地支持这种场景，让你更加高效地完成数据处理任务。
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