用户使用Doris数据源报错”Memory exceed limit“。 问题原因 查询内存溢出。 解决方案 1.执行下面命令查看 exec_mem_limit 内存具体大小(默认2GB): show variables like "exec_mem_limit"; 2.通过下面命令修改exec_mem_limit 内存: SET GLOBAL exec_mem_limit = XXX; ...
设置方法同exec_mem_limit。查询重试和高可用当部署多个FE结点时,用户可以在多个FE之上部署负载均衡层来实现Doris的高可用。代码方式自己在应用层代码进行重试和负载均衡。比如发现一个连接挂掉,就自动在其他连接上进行重试。应用层代码重试需要应用自己配置多个 doris 前端节点地址。
exec_mem_limit:导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。 strict_mode:是否对数据进行严格限制。默认为 false。严格模式开启后将过滤掉类型转换错误的数据。 timezone:指定某些受时区影响的函数的时区,如 strftime/alignment_timestamp/from_unixtime 等等,具体请查阅时区文档:https://doris.apache.org/zh-CN/docs/d...
但在某些场景下,比如一个查询计划,在同一个 BE 上需要扫描的 Tablet 过多,或者 Tablet 的数据版本过多时,可能会导致内存不足。可以调整session变量exec_mem_limit来调大内存使用限制。 注意事项 不建议一次性导出大量数据。一个 Export 作业建议的导出数据量最大在几十 GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更...
ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage = Memory limit exceeded:<consuming tracker:<xxx>, xxx. backend 172.1.1.1 process memory used xxx GB, limit xxx GB. If query tracker exceed, `set exec_mem_limit=8G` to change limit, details mem usage see be.INFO. ...
exec_mem_limit:导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。 strict_mode:是否对数据进行严格限制。默认为 false。严格模式开启后将过滤掉类型转换错误的数据。 timezone:指定某些受时区影响的函数的时区,如 strftime/alignment_timestamp/from_unixtime 等等,具体请查阅时区文档:https://doris.apache.org/zh-CN/docs/...
exec_mem_limit: 导入内存限制。默认为 2GB。单位为字节。 format: 指定导入数据格式,默认是csv,支持json格式。 read_json_by_line: 布尔类型,为true表示支持每行读取一个json对象,默认值为false。 merge_type: 数据的合并类型,一共支持三种类型APPEND、DELETE、MERGE 其中,APPEND是默认值,表示这批数据全部需要追加...
set exec_mem_limit=1G;-- 设置全局变量 exec_mem_limit。则之后所有新会话(新连接)的所有查询都使用这个内存限制。set global exec_mem_limit=1G;-- 在 SQL 中设置变量 exec_mem_limit。则该变量仅影响这个 SQL。select /*+ SET_VAR(exec_mem_limit=1G) */ id, name from tbl where xxx;...
doris.exec.mem.limit 2147483648 N 单个查询的内存限制。默认为 2GB,单位为字节 doris.deserialize.arrow.async FALSE N 是否支持异步转换 Arrow 格式到 flink-doris-connector 迭代所需的 RowBatch doris.deserialize.queue.size 64 N 异步转换 Arrow 格式的内部处理队列,当 doris.deserialize.arrow.async 为 true ...
全局变量:exec_mem_limit = 30G 执行内存影响DWD和DWS的离线ETL,设置超过30G,BE会OOM 设置24G,执行ETL显示执行内存不足 之后的计划: 我们当前只将一个业务线的客户数据放在了Doris上,还有两个其它业务线,以及公司内部数据,计划从KUDU集群迁移至Doris。这部分数据会导致整体数据量翻倍,ODS层的写入频次翻倍(再增加400...