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

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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

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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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持续18分钟。 调优方法： 通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。

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据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊的复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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CCE集群版本为处于维护的版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中的版本。 CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 c

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基于Ascend 310芯片的特点，要提升算法的性能，就要尽量提升Cube的使用效率，相应的需减小数据搬移和Vector运算的比例。总体原则有以下几点。 网络结构 推荐使用主流的网络拓扑，包括ResNet、MobileNet，性能已做过调优。 不推荐使用早期的网络拓扑，包括VGG、A

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有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中。单独容器的日志目录，即container_{$contid}，是该路径下的子目录

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JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。

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Avro(SpecificRecord API) 632 网络通信调优 Flink通信主要依赖Netty网络，所以在Flink应用执行过程中，Netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 【示例】 # netty的服务端线程数目(-1表示默认参数numOfSlot)

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过在算链中对预置算子进行参数调整和代码调整构建独特的业务场景需要的AI算法。 图2 丰富的预置算子 亮点特性3：提供高度开放的自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放的自定义算子开发环境，开发者可以用自己习惯的方式编写MLS算子并拖拽至画布，构建算链完成模型构建。MLS支持全新编

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ClickHouse参数调优实践 表1 ClickHouse参数调优汇总 参数名 参数描述 默认值 建议值 是否需要重启生效 max_memory_usage_for_all_queries 单台服务器上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器宕机。

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Ranger性能调优 操作场景 Ranger给各组件提供权限策略，当使用Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用 MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置

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有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中。单独容器的日志目录，即container_{$contid}，是该路径下的子目录

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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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Flink任务运行时，建议整个集群的Yarn资源留有一定的余量。比如当前Yarn总体的资源有100Vcore，200GB，则建议Yarn的任务使用90vcore，180GB，保留10%的资源用于当部分节点故障时，任务可以自动重试恢复。 父主题： Flink性能调优

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鲲鹏全栈调优支持服务 服务概述 服务内容及范围 交付流程 服务周期 交付件清单 责任分工 修订记录 父主题： 计算增值服务

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指定bulk_insert写入时的并行度，等于写入完成后保存的分区parquet文件数 insert into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。可

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使用AI原生应用引擎完成模型调优 模型调优是一种通过对模型进行微调来适应特定任务或数据集的技术，适用于需要个性化定制或在特定任务上追求更高性能表现的场景。在模型调优过程中，用户需要构建一个符合业务场景任务的训练集，这个训练集通常由业务数据和业务逻辑构成。然后，用户需要调整模型的参数，以便模型可

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拖拽创建节点 在画布中，鼠标移至算子节点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子节点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。

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