Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数通过执行gs_guc reload修改时

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_light_proxy

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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计费模式优化 按需转包年包月建议 资源包购买建议 父主题： 成本优化

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自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考： CDM 性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型 弹性云服务器 搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性 云服务器 默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM2、kM1

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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e数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executor线

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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enable_pbe_optimization 参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化，优化原理是使FQS选择gplan计划。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示优化器将优化PBE语句的查询计划，在FQS下选择gplan。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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