Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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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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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。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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用ALTER TABLE SET STATIS TICS 为指定列增加收集的统计信息。 enable_bitmapscan 参数说明：控制优化器对位图扫描规划类型的使用。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示使用。 off：表示不使用。 默认值：on 设置方式：该参

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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。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无

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用ALTER TABLE SET STATISTI CS 为指定列增加收集的统计信息。 enable_bitmapscan 参数说明：控制优化器对位图扫描规划类型的使用。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示使用。 off：表示不使用。 默认值：on 设置方式：该参

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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，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该参数为基准设置。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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ance_work_mem的限制。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：-100 ~ 10000 此参数设置为正数时，代表统计信息直方图预期桶的数量，统计信息采样行数为default_statistics_target * 300。 此参数设置为负数时，代表使用百分比的形式设

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TABLE SET STATISTICS设置字段目标的表设置缺省统计目标。影响收集统计信息时的采样行数。 此参数设置为正数时，代表统计信息直方图预期桶的数量，统计信息采样行数为default_statistics_target * 300；为负数时，代表使用百分比的形式设置统计目标，

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Loop性能较差，实际调优中可以选择关闭。 enable_bitmapscan=on 控制查询优化器对位图扫描规划类型的使用。设置为“on”，表示使用；设置为“off”，表示不使用。 说明： 如果只需要在当前数据库连接（即当前Session）中临时更改该参数值，则只需要在SQL语句中执行命令如下命令：

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enable_bitmapscan 参数说明：控制优化器对位图扫描规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_hashagg 参数说明：控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 参数类型：USERSET

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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。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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实例场景下的性能模型空白，为Istio性能提升提供了有力支撑。 提高控制面Istiod稳定性 Istio采用的是全局更新配置信息策略，如下图所示，当服务B的相关信息发生变化时，Istiod会生成全量xds并推送给网格内所有Proxy，这会导致Istiod的瞬时CPU、内存占用过高，可能导致Istiod重启。

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Loop性能较差，实际调优中可以选择关闭。 enable_bitmapscan=on 控制查询优化器对位图扫描规划类型的使用。设置为“on”，表示使用；设置为“off”，表示不使用。 说明： 如果只需要在当前数据库连接（即当前Session）中临时更改该参数值，则只需要在SQL语句中执行命令如下命令：

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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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enable_codegen 参数说明：标识是否允许开启代码生成优化，目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性，在其他场景下建议关闭此参数。

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统计Kafka节点连接数。 优化数据分区 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实际业

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处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提

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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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在Spark SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site

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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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