${Topic名称} -s ${消息大小} -w ${生产者线程数} 连接地址：购买RocketMQ实例后，获取实例的连接地址。 Topic名称：创建Topic时设置的Topic名称。 消息大小：1KB 生产者线程数：测试rocketmq.4u8g.cluster.small、rocketmq

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/kubelet/cpu_manager_state”文件储存的是原先的cpu_manager_policy，是针对原先CPU核数的绑核设置，需要进行删除。然后重启kubelet，让cpu_manager根据现有的CPU Topology进行绑核，重新生成cpu_manager_state。

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工作负载成本，计算方式：根据工作负载资源用量（CPU、Memory）占整体节点资源比例计算出来的成本，结合工作负载关联存储的成本 运行总核时 所选时间周期内，工作负载总消耗的核时资源数 核时单价 CPU 每核每小时价格。 用来指导您工作负载所在节点对应的机型的CPU核时单价。如果工作负载或者命名空间对应核时单价很贵

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总和。 单位：字节/秒 虚拟机入方向PPS 虚拟机整机每秒接收的数据包数，此处为公网和内网数据包总和。 单位：包/秒 虚拟机出方向PPS 虚拟机整机每秒发送的数据包数，此处为公网和内网数据包总和。 单位：包/秒 虚拟机整机新建连接数 虚拟机整机新建连接数，包括TCP协议、UDP协议以及ICMP协议等。

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Object 裸金属 服务器 规格。详情请参见表2。 表2 flavor数据结构说明 参数 参数类型 描述 id String 裸金属服务器规格ID。 name String 裸金属服务器规格名称。 vcpus Integer 该裸金属服务器规格对应的CPU核数。 ram Integer

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指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量（cpuCoreLimit） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（cpuCoreUsed） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） CPU使用率（cpuUsage）

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Memory：926GB（=948224 MB） 390 专属计算集群规格中的vCPUs计算公式：vCPUs=(槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 s3型专属计算集群 vCPUs = (2 * 22 * 2 - 16) * 2 = 144 s3_pro型专属计算集群 vCPUs

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shuffle时启动的Task个数。 如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如，在聚合场景中，将task个数从200减少到32，有些查询的性能可提升2倍。 表2 设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小 参数 spark.executor.cores

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ize_pretty格式化。 used_cpu double precision 资源池在所有DN上占用CPU核数的平均值；CPU隔离以节点和资源池为单位，单个节点上包含多个DN时，资源池在单节点上占用的CPU核数需要乘以DN数。 cpu_limit double precision

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Spark作业CUs数=Executor所占CU数+driver所占CUs数 Executor所占CU数=max { [（Executor个数 x Executor内存）÷4]，（Executor个数 x Executor CPU核数）} x1 driver所占CUs数=max [（ driver内存÷4），

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现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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shuffle时启动的Task个数。 如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如，在聚合场景中，将task个数从200减少到32，有些查询的性能可提升2倍。 表2 设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小 参数 spark.executor.cores

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现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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0-30)'，利用0-30号CPU core进行绑核；5. '(numabind: 0-30)'，在NUMA组内利用0-30号CPU core进行绑核。该参数不区分大小写。 默认值： 独立部署：'1024,2,(nobind)'（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量，单击“确定”，完成修改。 推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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将复制的数据发送至命令行窗口。 对于使用图形化界面的Linux 云服务器 ，在使用VNC窗口提供的“复制粘贴”功能时，会小概率出现数据丢失的情况。这是由于云服务器CPU核数过低，图形化界面占用较多CPU资源导致。此时，建议您每次发送的字符数不超过5个，或者从图形化界面切换至命令行界面（也称“文本界面”），然后再使用“Input

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整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量，单击“确定”，完成修改。 推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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cutor CPU核数”要小于队列的计算资源CU数，避免其他Spark任务角色无法启动。更多Spark任务角色的相关信息请参考Spark官方。 Spark作业参数计算公式： CU数=driver CPU核数+Executor个数*Executor CPU核数 内存数=driver

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最小规格 内存：256MiB CPU：0.25Core 安全容器的CPU核数（单位为Core）与内存（单位为GiB）配比建议在1:1至1:8之间。例如CPU为0.5Core，则内存范围建议在512MiB-4GiB间。 无 容器引擎命令行 crictl Docker容器：docker

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（16核CPU/128G内存）；4GB（8核CPU/64G内存） 企业版： CN：1GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G内存，72核CPU

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历史规格/性能说明 版本 资产数 并发数 CPU 内存 硬盘 标准版 20 20 1核 4GB 100GB 专业版 50 50 2核 4GB 200GB 企业版 100 100 4核 8GB 400GB 高级版 200 200 4核 8GB 800GB 旗舰版 无限制 无限制 8核 16GB 1TB

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