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## 内存
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|参数名称 | 描述 | 默认值 | 备注 |
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| write.task.max.size | 写任务的最大内存(以MB为单位)，当达到阈值时，它刷新最大大小的数据桶以避免OOM。 | 1024 | 为写缓冲区预留的内存为write.task.max.size - compact .max_memory。当写任务的总缓冲区达到阈值时，将刷新内存中最大的缓冲区 |
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| write.batch.size | Flink支持到达一定阈值之后，将数据写入到Hudi | 64 | 推荐使用默认值 |
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| write.log_block.size | hudi的日志写入器接收到消息后不会立刻flush数据，写入器以LogBlock为单位将数据刷新到磁盘。 | 128 | 推荐使用默认值 |
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| write.merge.max_memory | 对于COW表，Hudi将会合并增量数据和base文件数据。增量数据将会被缓存和溢写磁盘。 | 100 | 推荐使用默认值 |
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| compaction.max_memory | Compaction期间占用的最大内存 | 100 | 如果是在线压缩，则可以在资源足够时打开它，例如设置为1024MB |
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## 并行度
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|参数名称 | 描述 | 默认值 | 备注 |
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| write.tasks | 写入器任务的并行度，每个任务依次向1到N个桶写。 | 4 | 增加并行度对小文件的数量没有影响|
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| write.bucket_assign.tasks | 桶分配操作符的并行性。<br>无默认值，使用Flink parallelism.default | parallelism.default | 增加并行度也会增加桶的数量，<br>从而增加小文件(小桶)的数量。 |
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| write.index_boostrap.tasks | index bootstrap的并行度，增加并行度可以提高bootstarp阶段的效率。 | parallelism.default | 只有当index.bootstrap .enabled为true时才生效 |
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| read.tasks | 读操作的并行度(批和流) | / | /|
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| compaction.tasks | 实时compaction的并行度，默认为10 | 10 | Online compaction 会占用写任务的资源,推荐使用offline compaction |
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## Compaction
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通过设置compaction.async.enabled = false关闭在线压缩，但我们仍然建议对写作业启用compaction.schedule.enable。可以通过离线压缩来执行压缩计划。
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|参数名称 | 描述 | 默认值 | 备注 |
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| compaction.schedule.enabled | 是否定期生成compaction计划 | true | 即使compaction.async.enabled = false，也建议打开 |
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| compaction.async.enabled | 异步压缩，MOR默认启用 | true | 通过关闭此选项来关闭offline compaction |
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| compaction.trigger.strategy | 触发compaction的策略 | num_commits | -- |
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| compaction.delta_commits | 触发压缩所需的最大delte提交，默认为5次提交 | 5 | -- |
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| compaction.delta_seconds | 触发压缩所需的最大增量秒数，默认为1小时 | 3600 | -- |
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| compaction.max_memory | compaction溢出映射的最大内存(以MB为单位)，默认为100MB | 100 | 有足够的资源，建议调整到1024MB |
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| compaction.target_io | 每次压缩的目标IO(读和写)，默认为5GB | 5120 | offline compaction 的默认值是500GB |
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### 触发compaction的策略
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- num_commits: 当达到N个delta提交时触发压缩。
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- time_elapsed：当距离上次压缩时间> N秒时触发压缩。
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- num_and_time:当满足NUM_COMMITS和TIME_ELAPSED时，进行trigger压缩。
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- num_or_time: 在满足NUM_COMMITS或TIME_ELAPSED时触发压缩。
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## Memory Optimization
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### MOR 表
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- Flink的状态后端设置为RocksDB，默认为内存。
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- 如果有足够的内存，compaction.max_memory可以设置大于100MB建议调整到1024MB。
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- 在配置TM内存的时候，需要保证每个写任务都能分配到write.task.max.size对应的内存。需要保留一部分内存给TM的网络缓冲区和其他类型的任务(如bucketAssignFunctio)使用。
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- 需要注意compaction内存的变化，compaction.max_memory控制的是压缩任务读取日志时可以使用每个任务的最大内存，ompaction.tasks控制的是压缩任务的并行性。
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### COW表
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