Ranger性能调优 操作场景 Ranger给各组件提供权限策略，当使用Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用 MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置

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Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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Flink DataStream Java样例代码 功能简介 统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.flink.example.stream.FlinkStreamJavaExample：

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Element; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import java.time.LocalDateTime;

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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查看链代码调测日志 在使用 BCS 的过程中，可以通过查看链代码调测日志来帮助分析、定位问题。本章主要指导如何通过CCE界面查看链代码调测日志。 操作步骤 登录CCE服务管理控制台。 进入“集群管理”页面，单击B CS 实例所在集群的名称进入集群信息页面，选择“工作负载”，在“无状态负载”页签。

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+= count; collector.collect(total); } } 应用代码 该段代码是流图定义代码，具体实现业务流程，另外，代码中窗口的触发时间使用了processing time。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看Spark应用调测结果 调优程序 您可以根据程序运行情况，对程序进行调优，使其性能满足业务场景诉求。 调优完成后，请重新进行编译和运行 请参考数据序列化至Spark CBO调优章节 父主题： Spark应用开发概述

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算子会根据该开关走不同的代码逻辑，如出现jit_compile切换后，代码运行失败的情况，需要联系昇腾技术支持获取帮助。 AOE自动性能调优 AOE（Ascend Optimization Engine）是一款自动调优工具，当训练模型全部为固定shape时，可选择AOE调优，具体操作参见此

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设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题： MapReduce性能调优

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设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题： MapReduce性能调优

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jar，该jar包可在MRS client目录下获取。 代码样例 下面列出producer和consumer，以及Flink Stream SQL Join使用主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com

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DB参数进行调优。当作业调优后，建议关闭RocksDB的监测和告警，因为RocksDB的监测和告警会损失RocksDB的5%~10%性能。 为了避免对其他作业的影响，RocksDB监测的相关配置通过自定义参数生效，本章节为你介绍开启RocksDB监测和告警和相关调优参数。 开启Flink作业RocksDB监测步骤

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通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job

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