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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?

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?

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嘟嘟嘟嘟嘟嘟 2024-06-19 08:16:17 43 0
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  • 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”

    2024-06-19 10:49:34
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阿里云自主研发的云原生数据仓库,具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性,可支持PB级别数据存储,可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。

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