，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和 服务器 CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向

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INSTANCE_TIME 提供当前集群节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。

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信息请参见性能白皮书。 建议根据业务实际的测试数据选择规格，并考虑可靠性冗余，和未来业务增长，适当预留一些资源。 对于集群实例，根据经验，单核CPU支持16GB数据时性能较好。 对于副本集实例，使用快速购买方式，我们会向您推荐多数用户选择的配置。详情请参见快速购买副本集实例。 父主题：

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行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数

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线程标识+线程启动时间。 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 会话类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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定class、master、jar包以及入参。 示例：执行jar包中的GroupByTest例子，入参为4个，指定集群运行模式是local单核运行。 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.GroupByTest --master

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容，请参见配置E CS 自助运维自定义策略。 该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若ECS未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME 提供当前数据库节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME字段 名称 类型 描述 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。

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PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，具体字段信息如表1所示，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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INSTANCE_TIME字段 名称 类型 描述 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME 提供当前集群节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。

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告警”，在告警列表中展开此告警的详细信息，在定位信息中单击产生该告警的主机名称。 在“主机”页面选择产生该告警的主机，选择“图表 > 主机状态 > 主机单核CPU平均负载”，查看主机单核CPU平均负载值是否大于3。 是，表示系统负载过高，执行3。 否，执行8。 以omm用户登录产生告警的主机节点。 执行top

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME 提供当前数据库节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向

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PV_INSTANCE_TIME视图用于统计进程的运行时间信息及各执行阶段所消耗时间，单位为微秒。 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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