云数据仓库ADB导入数据导数据 有时候没有办法彻底覆盖什么原因?
数据导入无法彻底覆盖的原因可能包括:
客户端导入压力不足:如果导入过程中客户端发送数据的速度较慢,集群资源(CPU、磁盘I/O)未得到充分利用,导致写入速度低于预期。解决方法是增大单次批量插入的数据条数和增加任务的并发数。
数据倾斜:目标表存在数据分布不均,导致部分节点负载过高,影响整体导入性能。这种情况下,尽管总体资源使用率不高,但写入响应时间较长。需要重新考虑表结构设计以消除倾斜。
分区键选择不合理:特别是在使用INSERT OVERWRITE SELECT导入时,若分区键设置不合理,可能导致导入数据时无法高效覆盖原有分区,尤其是当一次性导入大量二级分区时,可能引入额外的排序过程,降低导入效率。应根据数据的业务需求和分布情况选择合适的分区键。
外部系统限制:例如,当将ADB MySQL数据导出到MaxCompute外表时,由于MaxCompute外表本身不支持数据覆盖,所以数据无法被替换。此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”
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