语句下推调优 语句下推介绍 目前， GaussDB 优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将完整的查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式执行

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Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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性能调优概述 数据库性能调优是指通过优化数据库系统的配置及SQL查询，以提高数据库性能和效率的过程。目的为消除性能瓶颈、减少响应时间、提高系统吞吐量和资源利用率，降低业务成本，从而提高系统稳定性，给用户带来更大的价值。 本章通过性能诊断、系统调优及SQL调优及常见SQL调优案例等

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、软硬

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本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使三个部件的性能都最优化。 数据源调优 在实际的应

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改参数。 配置方法如表1所示。 表1 IoTDB性能调优参数说明 参数名称 描述 默认值 调优建议 SSL_ENABLE 客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过测试发现具有20

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TaurusDB参数调优建议 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明，更多参数详细说明，请参见MySQL官网。 通过控制台界面修改TaurusDB参数值，请参见修改TaurusDB实例参数。 修改性能参数 innod

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无线射频页签 将“调优模式”设置为“周期性调优模式”，单击“应用”。 图2 设置调优模式 按照周期性调优设置的开始时间，华为乾坤云平台会自动进行调优。 您可以在“网络环境监控”页面的右下角“智能调优”区域，能看到调优次数。 图3 智能调优区域 父主题： 常见配置操作

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源长时间阻塞其他任务。 DataArts使用Spark API方式操作Hudi表，必须要添加参数--conf spark.support.hudi=true，并且通过执行调度来运行作业。 父主题： Bucket调优示例

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etwork。 状态计算提升性能的资源优化 SQL逻辑包含较多join、卷积计算等操作。主要调优状态后端性能、vCore、Manage Memory。 例如作业做三表多表关联，性能要求高，单个TaskManage增加额外的6个vCore，off-Heap和Overhead提高到5

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l关键字，会导致整个查询性能较差，需要提前对重复数据做合并去重optimize操作，查询时候直接查询不需要使用argMax函数和final关键字，提升查询性能。 父主题： ClickHouse数据库调优

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智能无线射频调优 设备本地调优 设备本地调优是以信号覆盖为中心，同时凌晨触发的调优缺少用户行为数据（凌晨时只有少量或没有用户接入），仅能基于当前的状态调优，无法感知真实AP的负载，对于白天的干扰也无法感知，所以效果难以保证，无法充分利用射频资源。 智能无线射频调优 智能无线射频调优，基

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

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HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

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Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似，可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSi

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Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据Hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSize如果只有几个G，推荐跑单节点运行

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Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

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AutoVacuum介绍和调优 vacuum可以理解为清理，是维护高效健康的PostgreSQL数据库的必要步骤，autovacuum是自动化执行vacuum的进程。如果autovacuum的参数配置得和业务比较契合，通常就不用考虑vacuum相关的事宜，数据库会自动替您做好这些事。

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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间隔，单位为毫秒。数据量大的作业建议调大，需要给更长时间进行数据Flush，但会增加时延。 checkpoint.timeout.ms int 600000 Flink作业生成checkpoint的超时时间，单位为毫秒。 父主题： 任务性能调优

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