Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题： 使用Flink

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，加大并发一般不会提升抽取性能。 如果第2步也无法有效提升性能，请参考对应链路性能调优文档尝试进行参数优化。 如果上述步骤仍然无法提升作业速度，请联系技术支持人员协助解决。 父主题： 任务性能调优

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Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息，指定配置参数的值等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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CarbonData性能调优 CarbonData调优思路 CarbonData性能调优常见配置参数 创建高查询性能的CarbonData表 父主题： 使用CarbonData

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point，并从该点重启任务。 参数配置完成后，单击“提交”，在“计费提醒”对话框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时

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HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题： 使用HBase

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性能调优概述 数据库性能调优是指通过优化数据库系统的配置及SQL查询，以提高数据库性能和效率的过程。目的为消除性能瓶颈、减少响应时间、提高系统吞吐量和资源利用率，降低业务成本，从而提高系统稳定性，给用户带来更大的价值。 本章通过性能诊断、系统调优及SQL调优及常见SQL调优案例等

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Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 GaussDB 还提供了SQL PATCH功能，在不修改业务语句的前提下通过创建SQL

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任务性能调优 性能调优概述 作业任务参数调优 MySQL到 MRS Hudi参数调优 MySQL到DWS参数调优 MySQL到DMS Kafka参数调优 DMS Kafka到OBS参数调优 Apache Kafka到MRS Kafka参数调优 SQLServer到MRS Hudi参数调优

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Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

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Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 父主题： 使用Flink

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AutoVacuum介绍和调优 vacuum可以理解为清理，是维护高效健康的PostgreSQL数据库的必要步骤，autovacuum是自动化执行vacuum的进程。如果autovacuum的参数配置得和业务比较契合，通常就不用考虑vacuum相关的事宜，数据库会自动替您做好这些事。

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Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

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CarbonData性能调优 CarbonData调优思路 CarbonData性能调优常见配置参数 创建CarbonData Table的建议 父主题： 使用CarbonData（MRS 3.x及之后版本）

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构

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Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息，指定配置参数的值等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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JVM参数优化说明 HBase过载调优 开启C CS Map特性 开启Succinct Trie特性 父主题： 使用HBase

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性能调优概述 数据库性能调优是指通过优化数据库系统的配置及SQL查询，以提高数据库性能和效率的过程。目的为消除性能瓶颈、减少响应时间、提高系统吞吐量和资源利用率，降低业务成本，从而提高系统稳定性，给用户带来更大的价值。 本章通过性能诊断、系统调优及SQL调优及常见SQL调优案例等

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