Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

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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 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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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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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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验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集shffule、网络结构dropout等操作的，

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配置MySQL源端参数 作业中源连接为云数据库MySQL/MySQL数据库连接时，源端作业参数如表1所示。 表1 MySQL作为源端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 使用SQL语句 导出关系型数据库的数据时，您可以选择使用自定义SQL语句导出。 否 SQL语句 “使用SQL语

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配置MySQL源端参数 作业中源连接为云数据库MySQL/MySQL数据库连接时，源端作业参数如表1所示。 表1 MySQL作为源端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 使用SQL语句 导出关系型数据库的数据时，您可以选择使用自定义SQL语句导出。 否 SQL语句 “使用SQL语

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RDS for MySQL性能调优-解决I/O高问题 RDS MySQL的I/O性能受硬件层存储介质、软件层数据库内核架构和具体SQL语句（扫描或修改数据量）的影响。本文介绍实例I/O高的原因和解决方案。 高吞吐导致实例I/O高 现象 如果表中有很多索引或大字段，频繁地更新、删除

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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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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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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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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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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数据性能 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 HBase JVM参数优化说明

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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 Hint仅支持

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跨分片复杂SQL调优 本章节主要针对跨分片复杂SQL时的调优操作。 Group by和Order by SQL调优建议 当group by 字段不是表中现有的数据列时，可以使用generated column机制（MySQL5.7版本以上支持，5.6及之前版本可新建普通字段和添加

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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方法，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等多种方法来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 GaussDB 还提供了SQL PA

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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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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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Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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