se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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如何打开视频画面智能排序？ 在会中依次选择“更多 > 设置 > 视频”，在视频画面排序中，勾选“智能排序”即可，开启视频画面智能排序后，发言人和开启视频与会者将智能排前，查看更加方便。 父主题： 客户端业务使用

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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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数据集按列排序 概述 对输入数据集，按照选择的一些列，进行排序，生成新的数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明

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尝试在数据库没有其他查询或查询较少的时候运行查询语句，并观察运行效率。如果效率较高，则说明可能是由于之前运行数据库系统的主机负载过大导致查询低效。此外，还可能是执行计划比较低效，但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查相同查询语句重复执行的效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在内

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如何修改字符集排序规则 DAS不提供SQL Server 的图形化修改，可以使用以下命令实现。 进入数据库的SQL查询界面，在SQL窗口中输入以下命令。 以设置简体中文为例：将数据库test的字符集设置为简体中文。 use root go ALTER DATABASE test COLLATE

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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散；单击添加离散点。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。

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目标库排序字符集检查 Oracle->MySQL、Oracle-> GaussDB (for MySQL)、Oracle->DDM同步场景 表1 目标库排序字符集检查 预检查项 目标库排序字符集（Collation）检查。 描述 目标数据库的主键或者唯一键列，在不区分大小写的排序字符集

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文件列表是否支持排序？ 文件列表支持按照“大小”和“最后修改时间”进行排序，您可以单击参数后的按钮对文件进行排序。最后修改时间的排序支持前1000条的时间排序。如果并行文件系统内文件数量超过5000条，文件列表按照英文单词在字典中的先后顺序进行排序，且只支持按文件名的前缀搜索。 图1

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参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被排序的原字符串。 reverse Boolean 否 默认为false，表示升序排列。 返回结果 排序后的字符串。 函数示例 测试数据 { "key1": "value" } 加工规则 e_set("str_sort"

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Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：某集

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