ClickHouse性能调优 数据表报错Too many parts解决方法 加速Merge操作 加速TTL操作 父主题： 使用ClickHouse

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成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深，带您玩转MRS

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 运行任务时，客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 MapRed

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 运行任务时，客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 MapRed

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访问集群WebUI界面 03:07 访问集群WebUI界面 MapReduce服务 MRS 删除MRS集群 00:53 删除MRS集群 MapReduce服务 MRS 提交MapReduce作业 02:11 提交MapReduce作业 MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该

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PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导

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性能调优的相关配置 操作场景 CarbonData的性能与配置参数相关，本章节提供了能够提升性能的相关配置介绍。 操作步骤 用于CarbonData查询的配置介绍，详情请参见表1和表2。 表1 Shuffle过程中，启动Task的个数 参数 spark.sql.shuffle.partitions

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点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka

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Flink性能调优开发规范 Flink性能调优规则 Flink性能调优建议 父主题： Flink设计规范说明

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向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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性能调优五板斧 性能调优相对来说门槛较高，对PyTorch以及昇腾AI处理器的理解越深刻，越能发挥昇腾AI处理器的计算能力，从而提高训练性能。一般情况下，通过对PyTorch代码做profiling，从而基于数据分析，调整代码，尽可能发挥硬件能力，但在做profiling数据分析

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