seatunnel 使用spark 到starrock中，sink侧参数batch_max_rows=300000， batch_max_bytes参数设置为多少合理

在使用Seatunnel将数据从Spark写入到StarRocks中时，batch_max_bytes参数的设置需要根据具体的数据量和Spark集群的资源来进行调整。一般来说，这个参数的设置应该略大于batch_max_rows所设置的值，以充分利用Spark集群和StarRocks的资源。

具体来说，如果数据量较小，可以将batch_max_bytes设置为batch_max_rows的2倍或3倍，以提高写入效率。如果数据量较大，可以将batch_max_bytes适当增加，但不能太大，否则可能会导致写入过程中内存溢出或者超时等问题。

一般来说，可以先将batch_max_bytes设置为batch_max_rows的2倍，然后根据实际情况进行调整。如果写入速度较慢，可以适当增加batch_max_bytes的值；如果写入过程中出现内存溢出等问题，可以适当减小batch_max_bytes的值。

在Seatunnel中，可以通过设置以下参数来调整batch_max_bytes的值：

conf.set("batch_max_rows", "300000")
conf.set("batch_max_bytes", "600000")

其中，batch_max_rows设置每个批次要写入的行数，batch_max_bytes设置每个批次要写入的字节数。在实际使用中，可以根据需要进行调整。

相关问题

new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict)

这段代码的作用是在new_insert_df这个DataFrame中添加审计列（audit columns）并返回添加后的新DataFrame。这里使用了一个DataSink_with_audit类，它封装了添加审计列的逻辑。add_audit_columns()方法是这个类的一个方法，它接受两个参数：第一个参数是需要添加审计列的DataFrame，即new_insert_df；第二个参数是一个字典，包含了一些参数，用于指定审计列的名称、值等信息。最终返回的结果是一个新的DataFrame，即添加了审计列后的new_insert_df。

update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict)

这似乎是一段 Python 代码，可以看出其中调用了名为 `DataSink_with_audit` 的类的 `update_audit_columns` 方法，该方法传入了 `self.spark` 和 `param_dict` 两个参数，以及一个名为 `update_df` 的变量，但是无法确定这些参数的具体含义和作用。需要更多上下文信息才能回答更准确的问题。