使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE

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ClickHouse加速TTL操作调优 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录 FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 >

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使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE

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使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE

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使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE

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B监测和告警，通过监测和相关告警项对作业的RocksDB参数进行调优。当作业调优后，建议关闭RocksDB的监测和告警，因为RocksDB的监测和告警会损失RocksDB的5%~10%性能。 为了避免对其他作业的影响，RocksDB监测的相关配置通过自定义参数生效，本章节为您介绍

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多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置

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多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (

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对于minor压缩，在阶段1中要合并的segment数量和在阶段2中要合并的已压缩的segment数量。 如何调优 每次CarbonData加载创建一个segment，如果每次加载的数据量较小，将在一段时间内生成许多小文件，影响查询性能。配置该参数将小的segment合并为一个大的segment，然后对数据进行排序，可提高查询性能。

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服务内容 服务说明 算法开发指导 对客户模型开发过程中的技术问题提供算法专家指导。 例如，客户需要的是一个简单的AI分析服务，该服务帮助客户分析场景的可行性，指导客户使用什么样的AI能力解决问题。 模型参数指导 模型调参技巧，包含业务场景与模型调参关系说明。 例如，客户需要基于自己

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考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为

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多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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图3 查看我的模型状态 调优模型，使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“调优”。 在“创建模型调优任务”页面，配置参数。 由于需要分析模型调优效果，需要创建多个调优任务，不同调优任务的参数值配置请参见表2和表3。 表2 创建调优任务 参数

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”：准备大量的语句会消耗服务器的内存资源，参数设置较小，会带来潜在的“拒绝服务”的风险，建议您根据业务情况，调整该参数的值。 如下参数的输入会根据内核规则对取值进行对应的调整。调整的规则如下所示： “key_cache_age_threshold”会自动调整为100的倍数。 “j

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”：准备大量的语句会消耗服务器的内存资源，参数设置较小，会带来潜在的“拒绝服务”的风险，建议您根据业务情况，调整该参数的值。 如下参数的输入会根据内核规则对取值进行对应的调整。调整的规则如下所示： “key_cache_age_threshold”会自动调整为100的倍数。 “j

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允许和数据库连接的最大并发连接数。此参数会影响集群的并发能力。 CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数建议设置为CN的个数乘以CN中此参数的值。 增大这个参数可能导致 GaussDB (DWS)要求更多的System V共享内存或者信号量，可能超过操作系统缺省配置的最大值。这种情况下，请酌情对数值加以调整。

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度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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解昇腾有哪些可以利用依赖的工具链，疑难问题求助依赖社区途径。 调优经验不足：昇腾迁移调优经验少，CANN层问题不会处理，不了解昇腾的调度逻辑。缺乏大模型调优经验，针对模型性能与精度优化没有有效的方法，没有类似算子优化层面的高阶调优能力。 通过本方案实现的业务效果： 本章节介绍如何

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消费Kafka时每次fetch请求返回的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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