Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive

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Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似，可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSi

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系统操作 GaussDB 通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB(DWS)通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB(DWS)为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统 系统设置 系统管理 关于

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IT数采配置 IoT边缘服务针对具体行业场景的设备/系统数据采集，提供了丰富的行业插件能力，对接IT数据的系统。 IT数采模板管理 数据源模板描述了数据源配置项的元数据，用户在配置数据源之前，需要先导入数据源模板。IoT边缘服务当前已经预置通用数据源模板，可以直接使用，系统也支持用户自定义导入模板。

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订购IoT边缘工业子系统数采服务 登录华为云官网，选择“产品 > IoT物联网 > 边缘计算 > IoT边缘 IoTEdge”。 单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 单击“总览”页右上角“我的订购服务”，进入购买页面。 选择“工业子系统数采服务”，单击“购买”。 根据需要选择合适的规格加入清单。

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操作系统 目前华为云针对SAP解决方案提供专用操作系统为SUSE Linux Enterprise Server (SLES) 12 SP1 for SAP及以上版本。 父主题： 规划

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操作系统 企业智慧屏自带的操作系统是什么？和Windows系统可兼容吗？ OPS操作系统可以重装吗？ 父主题： 产品规格

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Group，大部分情况下Slot中拥有的SubTask也是负载均衡的。所以可以理解为TM上的Slot个数代表了上面运行的任务线程数。 合理的Slots数量应该和CPU核数相同，在使用超线程时，每个Slot将占用2个或更多的硬件线程。 【示例】建议配置TM Slot个数为CPU Core个数的2~4倍：

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5倍速率调大。注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列

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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

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

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--saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented > aoe_unet.log 启动AOE调优后，模型转换时长会延长到数小时，因为其中包含了AOE的转化过程耗时较长，也可以指定调优时间，一般情况下时间越长效果会越好，一般10h以内即可，推荐在后台执行。调优完成

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操作系统 LTS日志采集支持多个操作系统，在购买主机时您需选择LTS支持的操作系统，否则无法使用LTS对主机日志进行采集。 表1 LTS支持的操作系统及版本（Linux） 操作系统 版本 SUSE SUSE Enterprise 11 SP4 64bit SUSE Enterprise

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所谓的shuffle并发度如下图所示： 集群默认是200，作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage（执行时间长），且分配给当前作业的核数大于当前的并发数，说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景 配置项 集群默认值 调整后 Jar作业 spark.default.parallelism

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