MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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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，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都合理化。 数据源调优

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单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该

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如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当每个执行器有4个内核和12GB内存，

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优化 数据库优化可以影响到整个系统的性能。在执行SQL制定、数据库配置参数、表设计、数据分布等操作时，启用数据库查询优化器打造最有效的执行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。

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Flink性能调优开发规范 Flink性能调优规则 Flink性能调优建议 父主题： Flink应用开发规范

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index_name/_forcemerge?max_num_segments=1 如果向量索引所需堆外内存超过了熔断线，查询时索引的缓存管理器会控制索引的换进换出，导致查询变慢，此时可适当调大熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent":

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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，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都更优化。 数据源调优

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精度和性能之间做取舍。 NPU融合算子API 识别融合算子和亲和优化器请参考工具使用，当前支持识别的融合算子API和亲和优化器请参考昇腾迁移融合算子API替换样例。 NPU亲和优化器替换 PyTorch原生优化器在训练过程中，一般需要下发多个NPU算子完成梯度和参数的更新计算，过

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修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。 缓冲区超时设置 由于task在执行过程中存在数据通过网络进行交换，数据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区

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obsutil性能调优最佳实践 obsutil对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传、下载和复制，与分段任务相关的参数在.obsutilconfig配置文件中，如表1所示。 表1 多段参数 参数 描述 defaultBigfileThreshold 开启分段任务的阈值

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支持的浏览器有哪些？ 各服务/组件对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last，L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低，将在一定程度上影响页面的显示效果，建议您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台，建议您对浏览器进行升级或安装支持的浏览器。

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有的图片存在旋转角度等属性，不同的浏览器的处理策略不同，对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last，L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低，将在一定程度上影响页面的显示效果，系统会提示您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台

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无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖 问题现象 错误信息如下： Could not find com.android.tools.build:gradle:3.0.1 处理方法 根据日志提示，对“app”目录下的“build.gra

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优化 数据库优化可以影响到整个系统的性能。在执行SQL制定、数据库配置参数、表设计、数据分布等操作时，启用数据库查询优化器打造最有效的执行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。

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11或以上版本，x86_64。 Windows：支持Windows 7或以上版本，32位。 Web：支持的浏览器详情请参见Web浏览器适配详情。 父主题： 产品咨询

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旧版客户端升级 客户端由低版本升级到1.4.0版本需要注意以下内容： 旧版客户端不支持沙箱型云服务器，1.4.0及以上版本的客户端开始支持沙箱型云服务器。 “IntentCVR(Context context)”构造函数中，“context”从“Application”类改为“Activity”类。

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优化 数据库优化可以影响到整个系统的性能。在执行SQL制定、数据库配置参数、表设计、数据分布等操作时，启用数据库查询优化器打造最有效的执行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看数据库节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。

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如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当每个执行器有4个内核和12GB内存，

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性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现方式，具体逻辑模型参考此处。

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