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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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读请求阻塞队列长度（内存版） 您可以选择时间段后，查看不同时间区间的性能趋势数据。 时间段有：近1小时、近3小时、近12小时、24小时或者近3天可供选择。当您长时间停留该页面后，可以单击右上角的“刷新”来更新监控数据。 图1 性能监控页面 父主题： 监控

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性能监控 查看TaurusDB实例运行情况 查看TaurusDB实时性能指标 父主题： 智能DBA助手

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认为FE节点的CPU核数的一半。值越大执行增量同步的线程越多，占有的资源越多，同步时延较低。若实例上同步任务较多，大于5个，需要降低每个任务的同步线程数。 expect_tablet_size：预期每个Bucket的存储源数据的大小，单位为GB，默认为3。若库里表的数据量大多小于

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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对于GPU和NPU性能比对、NPU多次训练之间性能比对的场景，昇腾提供了性能比对工具compare_tools，通过对训练耗时和内存占用的比对分析，定位到具体劣化的算子，帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度，并针对计算和通信分别进行算子级别的

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到本地，也可以把本地的规则文件导入ROMA Connect，实现规则引擎信息的批量迁移。 前提条件 导入规则前，请确保规则所属的集成应用已创建，否则请提前创建集成应用。 导入规则前，请确保规则所属的产品已创建，否则请提前创建产品。 导入规则前，请确保规则所属的设备已创建，否则请提前注册设备。

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开发中心支持数据转发吗？ 开发中心不支持规则引擎功能，无法进行数据转发。 您可在开发中心调测的时候使用API接口，订阅设备上报的数据。 开发中心调测完成，使用设备管理商用环境时，可以使用规则引擎的数据转发功能进行数据转发。 父主题： 设备集成（联通用户专用）

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在已创建的连接点下创建节点，输入需要采集的节点的路径。 下发采集策略。 在设备详情页中的“OPC UA配置”页签，勾选需要下发的OPC UA连接点，单击“下发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。

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分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和 服务器 CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10

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基于key-partOid哈希表实现 分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内。

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数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。

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严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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Connect的能力计算单元。每个RCU可分配到不同的集成能力上，包括数据集成、服务集成、消息集成、设备集成、组合应用等。根据分配的RCU数量，各集成能力提供不同的性能规格，分配的RCU数量越多，集成能力的性能规格越高。 连接器 ROMA Connect支持常见的数据源类型，如关

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分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10

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基于key-partOid哈希表实现 分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内。

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数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。

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严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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性能监控模块 登录业务巡检平台。 单击顶部“接口监控”，进入性能监控模块。 单击左侧“新建任务”，进入创建接口测试任务管理界面。 在管理页面，依次设置任务名称、测试网址、所属分组、失败重测次数、勾选测试设备。 单击“创建任务”，即可完成任务下发。 父主题： 业务巡检平台

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