MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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Index Only Scan using minmaxtesti on minmaxtest 4 | -> Limit [1, InitPlan 2 (returns $1)] 5 | -> Index Only Scan Backward using

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-- 5 --Index Only Scan using minmaxtesti on minmaxtest Index Cond: (f1 IS NOT NULL) 9 --Index Only Scan Backward using minmaxtesti

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支持在目标表上使用指定的索引生成bitmapscan路径，在原优化器可生成路径的基础上选中符合HINT的路径。 语法格式 [no] bitmapscan([@queryblock] table [index_list]) 参数说明 no表示hint的scan方式不使用。 @queryblock请参见

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支持在目标表上使用指定的索引生成bitmapscan路径，在原优化器可生成路径的基础上选中符合HINT的路径。 语法格式 [no] bitmapscan([@queryblock] table [index_list]) 参数说明： no表示hint的scan方式不使用。 @queryblock 见指

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支持在目标表上使用指定的索引生成bitmapscan路径，在原优化器可生成路径的基础上选中符合hint的路径。 语法格式 [no] bitmapscan([@queryblock] table [index_list]) 参数说明 no表示hint的scan方式不使用。 @queryblock请参见

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支持在目标表上使用指定的索引生成bitmapscan路径，在原优化器可生成路径的基础上选中符合HINT的路径。 语法格式 [no] bitmapscan([@queryblock] table [index_list]) 参数说明： no表示hint的scan方式不使用。 @queryblock 见指

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，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true，开启union优化，决定是否读取目录下的数据。

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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：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftSer

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true，开启union优化，决定是否读取目录下的数据。

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算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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性能优化类 MRS集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何关闭防火墙服务？

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优化查询性能概述 性能调优是数据库应用开发和迁移过程中的关键步骤，在整个项目实施过程中占据很大的份量。通过性能调优可以提高数据库的资源利用率，降低业务成本，还可以大大降低应用系统的运行风险，提高系统稳定性，给客户带来更大的价值。 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU

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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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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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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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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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