未严格按作业“抽取并发数”参数分片的情况。 CDM 依次将Task提交给运行池运行。根据集群配置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。 表1

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Spark作业参数计算公式： CU数=driver CPU核数+Executor个数*Executor CPU核数 内存数=driver内存+(Executor个数*Executor内存） Executor内存 代表每个Executor的内存。通常建议Executor CPU核数：Executor内存=1：4。

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CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 kc1型专属计算集群 vCPUs = (2 * 64 * 1 - 12) * 1 = 116 kc1_pro型专属计算集群 vCPUs = (2 * 64 * 1 - 12) * 1 = 116 支持的云 服务器 规格 表3

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对应的性能分析数据。 图1 快照列表 表1 快照列表参数说明 参数 说明 日期 获取调试信息的时间。 CPU核数 CPU利用率。 内存分配速率 内存的速度，它代表着该内存所能达到的最高工作频率。 实例名称 实例名称。 父主题： Profiler性能分析

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00 GHz，睿频3.40 GHz） Memory：608 GB (=622592 MB) 76 专属主机规格中的vCPUs计算公式： (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 s3型和s3_pro型专属主机 vCPUs = (2 * 22 * 2

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最小规格 内存：256MiB CPU：0.25Core 安全容器的CPU核数（单位为Core）与内存（单位为GiB）配比建议在1:1至1:8之间。例如CPU为0.5Core，则内存范围建议在512MiB-4GiB间。 无 容器引擎命令行 crictl Docker容器：docker

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68G内存）；120（80核CPU/640G内存）；100（64核CPU/512G内存）；80（60核CPU/480G内存）；40（32核CPU/256G内存）；20（16核CPU/128G内存）；10（8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）。

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shuffle时启动的Task个数。 如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如，在聚合场景中，将task个数从200减少到32，有些查询的性能可提升2倍。 表2 设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小 参数 spark.executor.cores

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DN：显示当前DN上对应用户正在使用的CPU核数。 CN：显示所有DN上对应用户正在使用的CPU核数之和。 total_cpu integer 用户关联控制组的CPU核数总和。 DN：显示当前DN上对应用户能够使用的CPU核数。 CN：显示所有DN上对应用户能够使用的CPU核数之和。 used_space

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因此作业抽取并发数和集群最大抽取并发数参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度。关于如何调整抽取并发数，详情请参考如何调整抽取并发数。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。 表1 集群最大抽取并发数配置建议 规格名称

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核8G等低于8核16G的规格。 跨套餐类型间的规格变更，支持相同规格变更、升高或降低云桌面规格。例如，当前桌面规格为企业版8核16G，则可变更规格为尊享版8核16G、尊享版8核32G，或者尊享版4核8G等低于8核16G的规格。 “包年/包月”的桌面计费模式，不支持降低云桌面规格。

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3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 加载文件夹数 10000 3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 数据加载所需的内存取决于以下因素： 列数 列值大小 并发（使用“carbon

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未严格按作业“抽取并发数”参数分片的情况。 CDM依次将Task提交给运行池运行。根据集群配置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。 表1

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1262.40 E CS 用途：业务应用，弹性服务器ECS，规格：内存优化型m6 ，高IO，8核64G，200G操作系统：openEuler 22.03 6 8698.80 ECS 用途：数据平台，弹性服务器ECS，规格：内存优化型m6 ，高IO，4核32G，200G操作系统：openEuler

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DN：显示当前DN上对应用户正在使用的CPU核数。 CN：显示所有DN上对应用户正在使用的CPU核数之和。 total_cpu integer 用户关联控制组的CPU核数总和。 DN：显示当前DN上对应用户能够使用的CPU核数。 CN：显示所有DN上对应用户能够使用的CPU核数之和。 used_space

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shuffle时启动的Task个数。 如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如，在聚合场景中，将task个数从200减少到32，有些查询的性能可提升2倍。 表2 设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小 参数 spark.executor.cores

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(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128,2,(nobind)'（4核CPU/32G内存）；'64,2,(nobind)'（4核CPU/16G内存） thread_pool_stream_attr 参数说明：

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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parent_percent * user_percent CN：显示所有DN上用户可用内存上限的累积和。 used_cpu real 正在使用的CPU核数。 total_cpu int 该机器节点上，用户关联控制组的CPU核数总和。 used_space bigint 已使用的存储空间大小，单位为KB。

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parent_percent * user_percent CN：显示所有DN上用户可用内存上限的累积和。 used_cpu real 正在使用的CPU核数。 total_cpu int 该机器节点上，用户关联控制组的CPU核数总和。 used_space bigint 已使用的存储空间大小，单位KB。

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(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128,2,(nobind)'（4核CPU/32G内存）；'64,2,(nobind)'（4核CPU/16G内存） 设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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