但是要确保没有低估需要存储的值的范围,因为在的多个地方增加数据类型的范围是一个非常耗时和痛苦的操作。如果无法确定哪个数据类型是最好的,就选择你认为不会超过范围的最小类型。### 2.2 越简单越好简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较更复杂。比如应该使用 MySQL 内建的类型而不是字符串来存储日期和时间。### 2.3 避免 NULL...
所有的 Kafka 服务器节点任何时间都能响应是否可用、是否 topic 中的 partition leader,这样生产者就能发送它的请求到服务器上。producer 只会将数据 push 给 partition 中的 leader,而 follower 需要自己去 lea... 即使没有达到这个大小,生产者也会定时发送消息,避免消息延迟过大。默认16K,值越小延迟越低,吞吐量和性能也会降低。type: intdefault: 16384valid values: [0, ...]importance: medium [**acks**](url)...
Kafka 通过多副本机制保证数据的可靠性,其中主副本(Leader)负责处理所有的读写请求;从副本(Follower)会持续从主副本拉取数据。若主副本与从副本的数据差距在一定范围内, Controller 会认为副本的状态是健康的。如果... 那么这个 Partition 3 就找不到 Leader,从而导致它的写入和消费完全断流。更为糟糕的情况是,如果无法恢复这两台机器,或者磁盘数据丢失,那么存储在 Partition 3 的所有数据也会因此丢失,造成不可挽回的损失。...
这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬件资源,这类组件通常有着如下约束:- 没有任务级的重试,失败了只能重跑 Query,代价较高。- 一般全内存计算,无 shuffle 或 shuffle 不落盘,无法执行海量数据。- 架构为了查询速度快,执行前已经调度好了 task 执行的节点,节点故障无法重新调度。一旦发生任务异常,例如网络抖动引起的任务失败,机器宕机引起的节点丢失,再次重试所消耗的时间几乎等于全新重新提交一个...
所有的 Kafka 服务器节点任何时间都能响应是否可用、是否 topic 中的 partition leader,这样生产者就能发送它的请求到服务器上。producer 只会将数据 push 给 partition 中的 leader,而 follower 需要自己去 lea... 即使没有达到这个大小,生产者也会定时发送消息,避免消息延迟过大。默认16K,值越小延迟越低,吞吐量和性能也会降低。type: intdefault: 16384valid values: [0, ...]importance: medium [**acks**](url)...
注意:数据删除功能于私有化v4.5.0及以上版本支持,其他版本如有删除需要请联系您的客户成功经理。 概述 数据删除功能用于清理Datafinder中已经导入的历史行为事件数据,支持删除的数据范围有: 应用内,历史特定日期范... 常见问题 Q1 如何确认数据是否删除成功?任务执行完毕项目全体成员都将收到邮件消息通知,此时您可以在“事件分析”模块查询该日期内的事件量是否已减少。如果没有减少请重新提交任务再次删除。 Q2 为何数据删除后...
Kafka 通过多副本机制保证数据的可靠性,其中主副本(Leader)负责处理所有的读写请求;从副本(Follower)会持续从主副本拉取数据。若主副本与从副本的数据差距在一定范围内, Controller 会认为副本的状态是健康的。如果... 那么这个 Partition 3 就找不到 Leader,从而导致它的写入和消费完全断流。更为糟糕的情况是,如果无法恢复这两台机器,或者磁盘数据丢失,那么存储在 Partition 3 的所有数据也会因此丢失,造成不可挽回的损失。...
流式数据需要传[]或[""],不能传null;对于批式数据需要传[]。 Q:同步失败是什么原因?A:同步失败可能的原因:1)没有传输数据就调用了done;2)传输的数据都不合法、被API拒绝了;3)传输了合法数据,但平台归档异常了。建议先排查是否存在前两种情况,如都不存在,请联系推荐平台团队。 Q:历史阶段只想传一天的user/item数据,或者增量阶段某一天不需要传user/item数据,怎么处理?A:历史阶段,在选择时间范围时,user表和item表只需要选择一天...
这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬件资源,这类组件通常有着如下约束:- 没有任务级的重试,失败了只能重跑 Query,代价较高。- 一般全内存计算,无 shuffle 或 shuffle 不落盘,无法执行海量数据。- 架构为了查询速度快,执行前已经调度好了 task 执行的节点,节点故障无法重新调度。一旦发生任务异常,例如网络抖动引起的任务失败,机器宕机引起的节点丢失,再次重试所消耗的时间几乎等于全新重新提交一个...
数据损失越大。事件拦截率=事件错误拦截条数/接收总条数拦截条数仅计算启用、启用不显示状态的元数据,禁用、待验收、黑名单状态的事件属于预期内正常拦截的事件,不在统计范围内。 2.1.2 数据错误及校验规则数据错误... 1010005 事件构建禁用 在元数据管理中禁用了该事件。 检查元数据中该事件的“禁用”状态设置。 1010006 入库事件发生时间超出有效窗口期 事件发生时间不在过去7天及未来小时范围内。 埋点发生时间早于过去...
数据损失越大。事件拦截率=事件错误拦截条数/接收总条数拦截条数仅计算启用、启用不显示状态的元数据,禁用、待验收、黑名单状态的事件属于预期内正常拦截的事件,不在统计范围内。 2.1.2 数据错误及校验规则数据错... 1010005 事件构建禁用 在元数据管理中禁用了该事件。 检查元数据中该事件的“禁用”状态设置。 1010006 入库事件发生时间超出有效窗口期 事件发生时间不在过去7天及未来小时范围内。 埋点发生时间早于过去...
单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 # 企业级数仓构建需求数仓架构通常是一个企业数据分析的起点,在数仓之下会再有一层数据湖,用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特... 再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任务,也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支...
数据损失越大。事件拦截率=事件错误拦截条数/接收总条数拦截条数仅计算启用、启用不显示状态的元数据,禁用、待验收、黑名单状态的事件属于预期内正常拦截的事件,不在统计范围内。 2.1.2 数据错误及校验规则数据错误... 事件落元数据status=-2,槽位化标记关闭,事件不构建,属性不落库。 私有化可配置上限,最多5000个。 事件数量已达上限,无法增加新事件,请前往元事件列表页,将无用事件“禁用”。 1010006 入库事件发生时间超出有效...