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”