EmmyMiao87 commented on a change in pull request #974: Fix some bugs
URL: https://github.com/apache/incubator-doris/pull/974#discussion_r276972837
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File path:
docs/documentation/cn/administrator-guide/load-data/routine-load-manual.md
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`max_error_number`
用于控制错误率。在错误率过高的时候，作业会自动暂停。因为整个作业是面向数据流的，因为数据流的无边界性，我们无法像其他导入任务一样，通过一个错误比例来计算错误率。因此这里提供了一种新的计算方式，来计算数据流中的错误比例。
- 我们设定了一个采样窗口。窗口的大小为 `max_batch_rows * 10`。在一个采样窗口内，如果错误行数超过
`max_error_number`，则作业被暂定。如果没有超过，则下一个窗口重新开始计算错误行数。
+ 我们设定了一个采样窗口。窗口的大小为 `max_batch_rows * 10`。在一个采样窗口内，如果错误行数超过
`max_error_number`，则作业被暂停。如果没有超过，则下一个窗口重新开始计算错误行数。
- 我们假设 `max_error_number` 为 200000，则窗口大小为 2000000。设 `max_error_number` 为
20000，即用户预期每 2000000 行的错误行为 20000。即错误率为 1%。但是因为不是每批次任务正好消费 200000 行，所以窗口的实际范围是
[2000000, 2200000]，即有 10% 的统计误差。
+ 我们假设 `max_batch_rows` 为 200000，则窗口大小为 2000000。设 `max_error_number` 为
20000，即用户预期每 2000000 行的错误行为 20000。即错误率为 1%。但是因为不是每批次任务正好消费 200000 行，所以窗口的实际范围是
[2000000, 2200000]，即有 10% 的统计误差。
错误行不包括通过 where 条件过滤掉的行。但是包括没有对应的 Doris 表中的分区的行。
* data\_source\_properties
`data_source_properties` 中可以指定消费具体的 Kakfa partition。如果不指定，则默认消费所订阅的 topic
的所有 partition。
- 注意，当显示的指定了 partition，则导入作业不会再动态的检测 Kafka partition 的变化。如果没有指定，则会根据 kafka
partition 的变化，动态消费 partition。
+ 注意，当显式的指定了 partition，则导入作业不会再动态的检测 Kafka partition 的变化。如果没有指定，则会根据 kafka
partition 的变化，动态调整需要消费 partition。
Review comment:
```suggestion
注意，当显式的指定了 partition，则导入作业不会再动态的检测 Kafka partition 的变化。如果没有指定，则会根据 kafka
partition 的变化，动态调整需要消费的 partition。
```
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