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

查看更多 →

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 设计Flink分区方法 优化Flink Netty网络通信参数 Flink调优经验总结 父主题： 使用Flink

查看更多 →

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。

查看更多 →

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）

查看更多 →

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

查看更多 →

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支持在

查看更多 →

SMP手动调优建议 如果想手动进行SMP调优，需要熟练掌握SMP相关参数配置建议，并了解本节内容。 使用限制 系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法

查看更多 →

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。 GaussDB 还提供了SQL PA

查看更多 →

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、scan方法，指定结果行数，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 PATCH功能，在不修改业务语句的前提下通过创建SQL

查看更多 →

为项目应用开发阶段提供技术支持，如服务组件使用方式、方案评估、技术指导等；提供应用开发疑难问题的解决。 性能调优 对数据库集群进行性能评估，结合评估结果，进行数据库参数调优和数据库资源调优，提升数据库性能。 第三方平台对接支持 负责第三方系统或监控平台对接数据库过程中遇到的问题咨询和解答 应用对接联调与上线支持

查看更多 →

一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使三个部件的性能都最优化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了

查看更多 →

”。 图1 无线射频页签 将“调优模式”设置为“周期性调优模式”，单击“应用”。 图2 设置调优模式 按照周期性调优设置的开始时间，华为乾坤云平台会自动进行调优。 您可以在“网络环境监控”页面的右下角“智能调优”区域，能看到调优次数。 图3 智能调优区域 父主题： 常见配置操作

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

naged Memory、Direct Memory，这部分是调优的重点，不可被JVM管理的有JVM Metaspace、JVM Overhead，这部分是native memory。 图1 内存 表2 相关参数 参数 配置 注释 说明 Total Memory taskmanager

查看更多 →

JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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 如果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。

查看更多 →

Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能

查看更多 →