成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Cassandra监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Ca

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执行计划进行优化，最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分： 接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 父主题： 内核功能

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AI使能服务优化与提升服务怎么收费的？ AI使能服务优化与提升服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 进行容量风险识别 查看容量分析结果 查看指标监控信息 容量报告

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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约束，因为这样设置会使模型可探索的区间比较小，导致可能没有结果生成。如果分子较难优化，优化后的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 移动脚本或脚本目录。 方式一：通过右键的“移动”功能。 在脚本目录中选择需要移动的脚本或脚本文件夹，右键单击脚本或脚本文件夹名称，选择“移动”。 图1 移动 在弹出的“移动脚本”或“移动目录”页面，配置如表1所示的参数。 图2 移动脚本 图3 移动目录

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在镜像列表中，在需要优化的镜像所在行的“操作”列下，选择“更多 > 优化”。 如果镜像所在行“操作”列下的“更多”选项中，没有“优化”按钮，表示该私有镜像不支持优化镜像功能。 用户也可以单击镜像名称，在镜像详情页面单击“优化”。 在“优化镜像”对话框中，如图1所示。如果用户已经手动优化过该镜像

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Spark Python脚本如何引用Python脚本？ 下图为一个Python脚本： def hello1(odps): sql_str="""select date_ptn ( to_char (

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图1 选择脚本工单 选择一个状态为“异常”的脚本工单，单击对应的“脚本名称”，进入“脚本工单详情”页面。 图2 选择异常的脚本工单 单击“强制结束”，结束异常脚本工单。 图3 操作异常的脚本工单 选择一个状态为“执行中”的脚本工单，单击对应的“脚本名称”，进入“脚本工单详情”页面。

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后置脚本 后置脚本是在请求发送后执行的代码片段，主要用于验证请求返回的结果（断言）、将请求返回的结果数据写入环境变量等场景。可以在接口的“后置脚本”页面中单击“添加后置操作”，发送接口请求后将自动运行后置脚本。 断言 可以利用后置脚本验证API响应返回结果的正确性。 // 示例1：pm

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