Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler：编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 >

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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行编译调测，用于实现 MRS 集群中的Hive表的创建、数据插入、读取等操作。 创建MRS Hive集群 购买一个包含有Hive组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.5版本的集群为例，组件包含Hadoop、Hive组件，集群开启Kerberos认证。

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业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 进行容量风险识别 查看容量分析结果 查看指标监控信息 容量报告

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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约束，因为这样设置会使模型可探索的区间比较小，导致可能没有结果生成。如果分子较难优化，优化后的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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