流程效率 为了清晰展示企业内审批流程的使用情况及审批效率，提供流程效率板块。点击【流程效率】进入审批数据统计界面，可以查看我管理的和个人名下的已处理和待处理的数据量，平均耗时统计。 当前流程效率模块处于灰度试用阶段，加入灰度白名单的租户，可以看到该模块。（如需试用该功能，可联系企业对应运营人员开通）

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提升BulkLoad效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。

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提升BulkLoad效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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如何提高消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由DMS服务和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用DMS消息队列，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用DMS服务的生产者和消费者有如下的使用建议： 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产（发送）

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节

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Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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名单库策略提升检测效率 场景说明 MTD服务支持添加所有服务发现的情报/白名单IP或域名至名单库，添加后MTD将优先关联检测名单库中的IP或域名，及时发现（情报）/忽略（白名单）名单库中IP/域名地址的活动，降低检测响应时间，提升检测效率，减轻MTD运行负载。 如果目标IP或域名

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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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KVS加速广告归因业务效率 广告归因业务诉求 广告归因（Advertising Tracking）帮助用户量化移动广告推广效果，让广告主投放的每一个广告，成本低效果好。这就需要满足两个基本要求：广告推广的指标量化、指标计算实时性，这就强依赖广告检测。广告检测平台需要接受大量曝光、

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尝试在数据库没有其他查询或查询较少的时候运行查询语句，并观察运行效率。如果效率较高，则说明可能是由于之前运行数据库系统的主机负载过大导致查询低效。此外，还可能是由于执行计划比较低效，但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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