EMR全托管starrocks集群使用spark connector导入任务事务处理慢如何解决

问题描述：

EMR全托管starrocks集群使用spark connector导入任务事务处理慢，ErrorMessage打印：

wait for publishing partition xxx version xxx.self version xxx.table xxx

解决方案：

这是因为事务堆积到上限导致的导入变慢，

可调整参数lake_enable_batch_publish_version为true。如下是参数解析：

将StarRocks参数lake_enable_batch_publish_version设置为true时，其主要作用是启用湖仓表（Data Lake Analysis，DLA）中数据发布版本的批处理模式。这意味着在处理数据加载或数据更新操作时，系统会积累一定数量的变更，而不是每次变更后立即发布一个新的版本到数据湖中。而是将这些变更批次处理后，作为一个整体的版本统一发布。

这样的设计带来的好处主要包括：

1. 提高效率：通过减少与外部数据湖（如HDFS等）的交互频次，减少了I/O操作，可以显著提高数据加载和更新的效率。
2. 减少资源消耗：批量处理减少了网络传输和存储系统的压力，有助于节省计算和存储资源。
3. 增强数据一致性：作为一个整体的版本发布，可以更好地保证数据的原子性和一致性，避免了部分数据已更新而其他部分未更新的情况。
4. 优化性能：特别是在处理大量小批次写入时，通过批处理可以减少元数据的频繁更新，进一步提升系统性能。