名单库策略提升检测效率 场景说明 MTD服务支持添加所有服务发现的情报/白名单IP或 域名 至名单库，添加后MTD将优先关联检测名单库中的IP或域名，及时发现（情报）/忽略（白名单）名单库中IP/域名地址的活动，降低检测响应时间，提升检测效率，减轻MTD运行负载。 如果目标IP或域名

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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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开启HTTP/2提升通信效率 HTTP/2概述 HTTP/2即超文本传输协议 2.0，能通过二进制分帧提升网络通信效率，实现多路复用减少延迟。如果您需要保证HTTPS业务更加安全高效，可以在配置HTTPS监听器时，开启HTTP/2功能。 约束与限制 仅HTTPS监听器支持HTTP/2功能。

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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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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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配置会话保持提升访问效率 会话保持，指负载均衡器可以识别客户与 服务器 之间交互过程的关联性，在实现负载均衡的同时，保持将其他相关联的访问请求分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢，举例说明如下：如果有一个用户在服务器甲登录了，访问请求被分配到服务器甲，在很短的时间，这个用户又

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配置会话保持提升访问效率 会话保持，指负载均衡器可以识别客户与服务器之间交互过程的关联性，在实现负载均衡的同时，保持将其他相关联的访问请求分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢，举例说明如下：如果有一个用户在服务器甲登录了，访问请求被分配到服务器甲，在很短的时间，这个用户又

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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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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad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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CodeArts Snap在知识搜索方面效率提升 CodeArts Snap知识搜索案例 - 未知依赖查询 CodeArts Snap知识搜索案例 - 直接引入组件

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全表关联UPDATE时，如何提升效率？ 答：可以通过消除SubPlan的方式提升效率。如下两种UPDATE的方式，方式一的执行计划中存在一个SubPlan，方式二消除了这个SubPlan后修改速度大大增加。 前置操作，建表和插入数据。 --建表。 gaussdb=# CREATE

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全表关联UPDATE时，如何提升效率？ 答：可以通过消除SubPlan的方式提升效率。如下两种UPDATE的方式，方式一的执行计划中存在一个SubPlan，方式二消除了这个SubPlan后修改速度大大增加。 前置操作，建表和插入数据。 --建表。 gaussdb=# CREATE

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CodeArts Snap在代码续写方面效率提升 CodeArts Snap代码生成案例 - 通用逻辑生成 CodeArts Snap代码生成案例 - 快速进行仿写 CodeArts Snap代码生成案例 - 数据库接口编写

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CodeArts Snap在UT用例编写方面效率提升 CodeArts Snap UT生成案例 - 快速生成UT用例

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题：

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