Scala2.11： Flink 1.12、1.13 Scala2.12：Flink 1.12、1.13、1.15 1.0.3 已知问题修复与性能优化。 支持update写入场景。 支持使用唯一索引。 由于支持update模式，为避免原dwsClient中upsert接口歧义，故后续统

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并行解码提供函数查询最新WAL时间戳；串/并行提供心跳消息。 逻辑解码300M/s性能优化。 数据入库性能优化。 主机单slot解码性能优化。 备机并行回放性能优化。 备机单slot解码性能优化。 分区表功能完善及性能提升 List/Range支持多列分区： List分区键最大数由1扩展为16列。

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3.1 v1.19 v1.21 v1.23 适配CCE v1.23集群 1.2.12 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 插件性能优化，降低资源消耗 1.2.11 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 从K8s Metrics API查询资源指标 计算资源利用率时考虑未就绪的Pod

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如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。 早期的设计决策会对性能调节能否成功，以

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(Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负责均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的形式将元素分区到下游操作的子

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并行解码提供函数查询最新WAL时间戳；串/并行提供心跳消息。 逻辑解码300M/s性能优化。 数据入库性能优化。 主机单slot解码性能优化。 备机并行回放性能优化。 备机单slot解码性能优化。 分区表功能完善及性能提升 List/Range支持多列分区： List分区键最大数由1扩展为16列。

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步骤三：在APM上管理应用 应用启动后，等待3分钟，应用数据就会呈现在APM界面中，此时登录APM，您可以在APM上通过拓扑、调用链等进行应用性能优化，详细操作请参考用户指南。 父主题： 容器应用

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为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为： 1 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon

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介绍华为鲲鹏平台的使用概述，迁移评估，迁移工具及指导，迁移常见的问题及解决思路，迁移工具的使用和实践 应用部署与发布 介绍数据库、大数据、HPC的应用性能测试，性能优化分析工具及性能调优案例分析 华为鲲鹏平台应用软件移植调优综合实验 介绍应用部署及发布的概述，开发环境的搭建，华为鲲鹏相关应用的发布与部署，应用部署常见问题及解决思路

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arch集群的基本使用指导。 创建集群 创建Elasticsearch类型集群 部署跨AZ集群 安全模式集群 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 导入数据到Elasticsearch 使用 CDM 从OBS导入数据到Elasticsearch 使用DIS导入本地数据到Elasticsearch

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Spark作业管理概述 DLI 在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，兼容Apache Spark生态和接口，执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业访问DLI元数据，具体请参考《 数据湖探索 开发指南》。 Spark作业管理主要包括如下功能： 创建Spark作业

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控、异常响应流量报告以及调用链信息，实现更快速、更准确的问题定位。 性能增强，可靠性增强 控制面和数据面在社区版本基础上进行可靠性加固和性能优化。 多云多集群、多基础设施 提供免运维的托管控制面，提供多云多集群的全局统一的服务治理、灰度、安全和服务运行监控能力，并支持容器和VM等多种基础设施的统一服务发现和管理。

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为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon

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为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon

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nestloop连接，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join使用更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下： 1 selectls_pid_cusr1

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五板斧操作之后，如果性能仍然不满足要求，便需要通过profiling工具采集性能数据，基于数据分析是哪个环节、哪个算子导致的性能消耗，进而做性能优化。 目前有两种方式采集训练profiling数据：Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析和E2E Profiling数据采集与分析。

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须走nestloop，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下： 1 2

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结果校验：支持多种表达式的自定义结果比对，定制您的事务成功标准。 图3 复杂场景支持 应用性能调优 定义性能测试模型，通过性能测试服务的执行机给被测应用发送模拟流量，利用服务报告查看被测应用的资源监控、调用链情况，了解应用对事物的并发处理能力，方便进行性能优化。 优势： 灵活扩展：执行机集群按需扩展，支持不同规模的性能测试。

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如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。 算子级调优示例 示例1：基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使用SeqScan全表扫

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单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试等的开发支持。 aPaaS平台应用适配调优服务 针对aPaaS平台之上的应用或者数据做迁移适配，包括不限于AI应用及配套模型等迁移性评估和方案设计，AI应用及模型推理脚本改造调试，单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试。

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obsfs包适配Ubuntu 22.04 2.1.13 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 SFS Turbo存储卷subpath PVC批创性能优化 2.1.9 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 支持controller优雅退出 适配CCE v1.25版本 2.0.9 v1

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