阿里云E-MapReduce中用户实际使用这个的话,最大的同步历史数据条数/库数量/表数量是多少呢?
阿里云E-MapReduce是一种云端大数据处理平台,用于在阿里云上进行大数据处理和分析任务。关于最大的同步历史数据条数、库数量和表数量的限制,具体取决于以下因素:
实例规格:E-MapReduce提供不同的实例规格,具有不同的计算和存储能力。实例规格的选择将直接影响平台的性能和处理能力。较大的实例规格通常具有更高的资源限制。
存储引擎:E-MapReduce支持多种存储引擎,如HDFS、OSS等。不同的存储引擎可能有不同的限制和容量上限。
数据同步工具和技术:数据同步的具体实现方式可能会影响最大的同步历史数据条数、库数量和表数量。例如,使用阿里云提供的数据传输服务(如DTS)进行数据同步,可能会有特定的限制和配额。
目前你提到的这三个点在实践中都没有遇到过瓶颈,单任务上百张表没什么问题。cdas就是一个对cdc的封装,并且对同库读取做了一些并发上的优化,你可以理解为一个任务能装多少cdc,就能用cdas装多少张表。此回答整理至钉群“EMR OLAP(ClickHouse&StarRocks) 用户技术交流群区”。
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阿里云EMR是云原生开源大数据平台,为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎,计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。