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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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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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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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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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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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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MapReduce对接OBS文件系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群（委托方式）或配置存算分离集群（AKSK方式）完成存算分离集群配置。 登录 MRS 管理控制台，单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”，进入Mapreduce服务“全部配置”页面

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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DRS监控指标，及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买较小规格的任务，以此来降低您的成本。 计费模式优化 不

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 父主题： 内核功能

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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RDS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RDS资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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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 Influx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 Influx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 Cassandra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 Ca

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hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf); Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(100); JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable

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hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf); Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(100); JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable

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hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf); Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(100); JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable

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hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf); Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(100); JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable

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Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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indexspecs.to.build：表示与索引名称 scan.caching（可选）：包含一个整数值，表示在扫描数据表时将传递给扫描器的缓存行数 上述命令中的参数描述如下： idx_1：表示索引名称 '＃'用于分隔索引名称。 如果未设置可选参数scan.caching，则将采用默认值1000。

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indexspecs.to.build：表示与索引名称 scan.caching（可选）：包含一个整数值，表示在扫描数据表时将传递给扫描器的缓存行数 上述命令中的参数描述如下： idx_1：表示索引名称 '＃'用于分隔索引名称。 如果未设置可选参数scan.caching，则将采用默认值1000。

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