本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使三个部件的性能都最优化。 数据源调优 在实际的应

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TaurusDB参数调优建议 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明，更多参数详细说明，请参见MySQL官网。 通过控制台界面修改TaurusDB参数值，请参见修改TaurusDB实例参数。 修改性能参数 innod

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l关键字，会导致整个查询性能较差，需要提前对重复数据做合并去重optimize操作，查询时候直接查询不需要使用argMax函数和final关键字，提升查询性能。 父主题： ClickHouse数据库调优

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智能无线射频调优 设备本地调优 设备本地调优是以信号覆盖为中心，同时凌晨触发的调优缺少用户行为数据（凌晨时只有少量或没有用户接入），仅能基于当前的状态调优，无法感知真实AP的负载，对于白天的干扰也无法感知，所以效果难以保证，无法充分利用射频资源。 智能无线射频调优 智能无线射频调优，基

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

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HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

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Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据Hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSize如果只有几个G，推荐跑单节点运行

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Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似，可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSi

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Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

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登录安全：镜像加密，SSH远程登录安全加固，内核参数安全加固，系统账户口令使用强密码并且默认登录失败超过3次将锁定登录。 数据安全：敏感信息加密存储，系统根密钥独立动态生成。 应用安全：防SQL注入攻击、防 CS V注入攻击、防XSS恶意攻击、API接口认证机制。 系统安全 系统全自动化安装，LUKS加密用户系统数据盘。

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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 如果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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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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改参数。 配置方法如表1所示。 表1 IoTDB性能调优参数说明 参数名称 描述 默认值 调优建议 SSL_ENABLE 客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过测试发现具有20

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Flink性能调优建议 Hudi MOR流表开启log Index特性提升Flink流读Mor表性能 Hudi的Mor表可以通过log index提升读写性能，在Sink和Source表添加属性 'hoodie.log.index.enabled'='true'。 通过调整对应算子并行度提升性能

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GaussDB (DWS)性能调优 性能调优概述 性能诊断 系统调优 SQL调优 SQL调优案例

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GaussDB(DWS)性能调优 性能调优概述 性能诊断 系统调优 SQL调优 SQL调优案例

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Flink性能调优规则 及时对Hudi表进行compaction防止Hudi Source算子Checkpoint完成时间过长 当Hudi Source算子Checkpoint完成时间长时，可检查该Hudi表compaction是否正常。因为当长时间不做compaction时list性能会变差。

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的降低大表join小表的性能。 调优语法 当前提供了一种新的调优策略，即允许用户将上述描述场景中的小表数据直接入到Am队列中，保证小表的数据一直是热数据，join时不会频繁的发生网络IO而去重新加载小表数据，语法格式支持以下三种： 发生实际查询操作，并将查询的数据直接进入到Am队列。

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跨分片复杂SQL调优 本章节主要针对跨分片复杂SQL时的调优操作。 Group by和Order by SQL调优建议 当group by 字段不是表中现有的数据列时，可以使用generated column机制（MySQL5.7版本以上支持，5.6及之前版本可新建普通字段和添加

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ClickHouse性能调优 ClickHouse数据表分区过多调优 ClickHouse加速Merge调优 ClickHouse加速TTL操作调优 父主题： 使用ClickHouse

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