JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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更大的值或者设置为“-1”（表示不刷新），通过减少分片刷新次数提高写入性能。 Elasticsearch 7.x版本中，将更新时间设置为15s的命令如下： PUT {index}/_settings { "refresh_interval": "15s" } 7 优化写入线程数与写入队列大小

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查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定routing值，将数据路由到某个特定的分片，查询时通过该routing值将请求转

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低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：4 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索引

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法进行设置。 取值范围：整型，0～INT_MAX。 至少是2，且有用的值一般在100到1000之间。设置为0，表示使用系统自适应方式， GaussDB 会基于geqo_effort和表的个数选取合适的值。 默认值：0 geqo_generations 参数说明：控制GEQO使用的算法的迭代次数。

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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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by子句中最大优化的limit+offset行数。该参数仅8.3.0及以上集群版本支持。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～INT_MAX 取值为0时：表示参数不生效。 取值为其他值时：表示order by子句中limit+offset行数小于该值时，优化生效，大于该值时，优

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这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索引扫描开销比较高。可以通过同时增加或减少这两个值来调整磁盘I/O相对于CPU的开销。

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5～2.0 默认值：2 geqo_seed 参数说明：控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值，用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0.0～1.0 不同的值会改变搜索的连接路径，从而影响了所找路径的优劣。 默认值：0 父主题：

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索引扫描开销比较高。可以通过同时增加或减少这两个值来调整磁盘I/O相对于CPU的开销。

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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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自动广播阈值的配置参数介绍，见表1。 表1 参数介绍 参数 默认值 描述 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 当进行join操作时，配置广播的最大值。 当SQL语句中涉及的表中相应字段的大小小于该值时，进行广播。 配置为-1时，将不进行广播。 参见https://spark

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现相同的效果。 本章通过介绍性能调优最基本的数据库命令ANALYZE和EXPLAIN，来详细解读EXPLAIN展示的数据库执行计划，介绍如何通过执行计划了解数据库的执行过程、识别性能瓶颈，针对性调优。另外，通过介绍性能参数、典型应用场景、SQL诊断、SQL性能调优和SQL改写案例

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这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索引扫描开销比较高。可以通过同时增加或减少这两个值来调整磁盘I/O相对于CPU的开销。

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cursor_tuple_fraction 参数说明：优化器估计游标获取行数在总行数中的占比。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1

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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knox内存？ 如何调整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.memoryOverhead设置不生效如何处理？

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识符seed值，由优化器随机生成[1, 2147483647]范围整型值的随机数，并根据随机数生成随机的执行计划；如果用户指定GUC参数值为[1, 2147483647]范围的整型值，表示指定的生成随机数的种子标识符seed，优化器需要根据seed值生成随机的执行计划。 该参数属

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识符seed值，由优化器随机生成[1, 2147483647]范围整型值的随机数，并根据随机数生成随机的执行计划；如果用户指定GUC参数值为[1, 2147483647]范围的整型值，表示指定的生成随机数的种子标识符seed，优化器需要根据seed值生成随机的执行计划。 该参数属

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