Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 Spark Core内存调优 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 配置Yarn模式下Spark动态资源调度 调整Spark Core进程参数 Spark

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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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Ranger性能调优 操作场景 Ranger给各组件提供权限策略，当使用Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用 MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置

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Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能

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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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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JD BCS erver 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化

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Websphere常用调配 部署调优配置 Web容器传输链 进入WAS控制台，依次进入页面：“应用程序 服务器 > server2 > Web 容器传输链” 图1 部署调优配置1 修改以上各资源的相关参数，可以默认参数基础上，将连接数和超时时间扩大10倍： 图2 部署调优配置2 线程池最大大小扩大10倍

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例，在收集d

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图5 第四次修改Hint调优计划 6. 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终的Hint调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan

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current 如果pids.current接近pids.max，那么需要对cgroup参数进行调优，调优步骤请参考调优cgroup参数。 否则，请提交工单联系技术支持处理。 相关命令 调优pid_max、threads-max参数 由于不同操作系统发行版默认参数不一致，执行以下命令，查询当前配置参数。

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for MySQL性能调优-解决内存使用率高问题 实例内存使用率和缓冲池命中率是MySQL的关键指标。如果内存使用率过高，会有内存耗尽风险，如果缓冲池命中率低，大量的数据页无法命中缓冲池的数据页，需要从磁盘读取数据，造成I/O吞吐增加和延迟增加。 查看内存使用情况 通过智能DBA

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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RDS for MySQL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MySQL参数值，请参见修改RDS for MySQ L实例 参数。 修改敏感参数

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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 多并发JDBC客户端连接JDB CS erver 动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例

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Xmx最大内存数/4GB * 1G ClickHouse在ZooKeeper上的顶层目录的容量配额。 注意： 设置的数量配额值，如果小于当前ZooKeeper目录的实际值，保存配置可成功，但是配置值不会生效，并且界面会上报告警。 父主题： ClickHouse性能调优

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、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当

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Spark On Hudi性能调优 优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true，本地磁盘读取shuffle数据，减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enable

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对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都合理化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0

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、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当

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