接不上。 DNS：Linux DNS的基本配置。 需要您自行设置、排查与优化： WEB服务：优化配置、编写伪静态规则、插件调试等。 数据库：数据库调优、SQL语句优化等。 防火墙：基于iptables构建自动化检测防御工具等。 网络服务：SSH传输文件速度优化、SFTP如何限速等。

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fine”，表示规格变更优化脚本执行成功，云 服务器 可以变更QingTian实例。 请务必确保云服务器配置成功，否则，可能会导致变更规格后的弹性云服务器不可用。 步骤3：变更规格 登录控制台。 单击“”，选择“计算 > 弹性云服务器”。 在弹性云服务器列表，查询待变更弹性云服务器状态。 如果不是关机状态，单击“操作”列下的“更多

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其他 如何查看云服务器的mac地址？ Linux云服务器网络性能测试方法 DHCP无法正常获取内网IP？ 如何查看、修改Linux弹性云服务器的内核参数？ 端口映射配置 不同账号下弹性云服务器内网是否可以互通？ 我购买的云服务器是否在同一子网？ 云服务器网络优化方案 如何实现跨VPC的网络互通？

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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控制，默认每1秒刷新一次。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与m

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Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定rou

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_light_proxy 参数说明：设置优化器是否对简单查询在CN上优化执行，应用

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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e数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executor线

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以他为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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