HDFS

使用RouterBasedFederation代理转发RPC性能下降

RouterBasedFederation有RPC性能下降的问题，如需使用建议通过 提工单 的方式，联系火山引擎技术支持人员

使用EC 实现存储降本

不建议使用，如有存储降本需求，可以将冷数据通过distcp转存到对象存储

使用Symlink创建软连接

不建议使用

在数据迁移之外的场景使用snapshot

不建议使用

使用本地journal

不建议使用，可使用Quorum Journal Manager

使用single模式部署

不建议使用，可使用HA模式部署

使用S3A访问对象存储

不建议使用，可使用Proton SDK模式

使用Provided Storage

不建议使用，如需使用建议通过 提工单 的方式，联系火山引擎技术支持人员

使用本地盘存储NameNode和JournalNode的image & edits

不建议使用，可使用EBS云盘

使用hdfs namenode stale read

不建议使用，可使用直读active的模式

使用AvailableSpaceRackFaultTolerantBlockPlacementPolicy、AvailableSpaceBlockPlacementPolicy

不建议使用，可使用默认的BlockPlacementPolicyDefault

Hive 3.x

使用Casting timestamps函数获取时间戳

建议使用 from_utc_timestamp 和 to_utc_timestamp
参考官网：Different TIMESTAMP types和Hive UDFs

开启Hive SQL向量化模式

不建议使用

使用 Hive on Spark或Hive on MR

建议使用 Hive on Tez

开启事务，创建事务表

不建议使用

开启 hive.optimize.join.reduce.deduplication参数

不建议开启该参数

开启 hive.auto.convert.sortmerge.join.reduce.side参数

不建议开启该参数
参考官网：HIVE-27303

1.x 版本升级到 3.x 版本，且表的 bucketing_version 不是 2

建议修改元数据，将所有表 bucketing_version 修改为 2

Union all 子句中存在 lateral view

不建议使用
参考官网：HIVE-21660

Spark 3.5.x

Structured Streaming，watermark和time-interval的双流join可能导致不符合预期的状态清理，尽量避免这种用法

不建议使用

在如下场景使用Spark Connect：

• spark connect client被killed之后没有正确shutdown
• drop temp view后，show有问题
• 调用UDF，反序列化可能有问题
• 引用第三方依赖，可能会有类加载问题
• 在spark connect中集成deltalake有问题
• MacOS下使用spark-connect-repl有问题

不建议使用

Flink 1.16.x

开启Queryable state特性

不建议使用该特性

开启State Changelog特性

不建议使用该特性

将TM network blocking shuffle type配置为：mmap

建议配置为file

将TM network 压缩编码配置为：LZO与ZSTD

建议配置为LZ4

Flink on YARN 使用：Per-Job Mode

建议使用application mode替代

使用DataSet API及相关的connectors

建议使用 Table API 和 SQL，以便在完全统一的 API 中运行高效的批处理管道，或使用具有 BATCH 执行模式的 DataStream API

Kyuubi

使用如下协议通过Kyuubi来访问后端引擎：

• Restful api(http)
• MySQL兼容的文本协议
• Trino兼容的http协议

不建议使用

使用由如下语言编写的代码通过Kyuubi提交给后端引擎：

• Python
• Scala

不建议使用

Doris 2.x

部分列更新导致crash

2.0.2及以下不建议使用

数据均衡不生效

2.0.2及以下不建议使用

高并发查询、写入以及schema change等操作导致集群资源过载

不建议执行超出集群资源能力的负载，会导致集群不稳定。增加负载时需进行压测

Doris 1.X

连续执行add column操作

不建议对同一个表连续执行add column操作

StarRocks

使用MATERIALIZED VIEWS

3.2.x 及以下版本不建议使用

主键表的迁移与compaction

3.2.x 及以下版本不建议使用

使用spill功能

3.2.x 及以下版本不建议使用

并发场景下bitmap使用与str_to_map 函数使用

3.2.x 及以下版本不建议使用

存算分离表delete 分区过多

3.1.x 及以下版本不建议使用存算分离，建议在3.2.x及以上版本使用该功能

高并发查询、写入以及schema change等操作导致集群资源过载

不建议执行超出集群资源能力的负载，会导致集群不稳定。增加负载时需进行压测

Presto

使用 Presto on Velox 模式

不建议使用 Presto on Velox 模式，部分算子不支持

执行大型 ETL 作业

不建议执行大型 ETL 作业，会影响集群稳定性