勘探过程提供洞察和指导。地震数据的高质量和快速处理，分析对一个成功的勘探和项目开发起到至关重要的作用。一项地震调查可能会带来数百TB的数据，即使在超级计算机也要花费数月的时间来处理。总体上这类场景总是受到时间，计算硬件和软件的限制。 竞享实例的应用 根据Rock Flow Dyn

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工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 图1 原始执行计划 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk

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ServiceStage支持在部署应用组件过程中，或者应用组件已经部署后设置 应用性能管理 。应用性能管理可协助您快速进行应用问题定位与性能瓶颈分析，请参考设置应用性能管理。 父主题： 安全

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依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪时，就能更清楚地了解可能影响工作负载的潜在瓶颈、性能问题或故障。

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为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请

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，实现面向园区安防、人员进出、车辆信息的一体化综合园区管理解决方案。 工业园区 通过智能视频分析、物联网、大数据等技术，提供面向工业园区的违规作业检测、明火烟雾检测、人员在岗监测、劳保用品穿戴检测、车辆核入和人证核入等关键能力，助力工业园区的安全生产、应急监管和安防，实现园区自动化、智能化管理。

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为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请

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如果通过单条INSERT INTO语句的方式单并发写数据入库，客户端很可能会出现瓶颈。INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。 处理方法 如果遇到写数据慢的问题，建议通过以下两种方式进行处理： 建议选择其他更加高效的数据导入方式，例如使用COPY方式导入数据。

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监控并管理云应用性能和故障的云服务，提供专业的分布式应用性能分析能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。 您可以使用本文档提供API对应用性能管理进行相关操作，如查询应用列表。在调用应用性能管理的API之前，请确保已经充分了解应用性能管理的相关概念与功能。

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个东西向流量的转发网关，实现非扁平网络集群间的通信。 图2 非扁平网络 相比于扁平网络，非扁平网络的使用约束少： 所有集群VPC之间的网络需要互通，可以处于同一VPC内，也可以将多个集群的VPC通过其他方式（对等连接、云连接等）连通。 对等连接可参考：创建同一账户下的对等连接。 云连接可参考：同区域同账号VPC互通。

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s/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优

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通过Manager的监控页面查看单个节点上ZooKeeper请求监控，判断是否严重超出规格限制。 通过观测ZooKeeper的日志以及HBase的日志，查看是否有大量的IO Exception Timeout或者SocketTimeout Exception异常。 调优建议： 将ZooKeeper实例个数调整为

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鲲鹏全栈调优支持服务，为客户提供应用在鲲鹏计算平台的调优支持服务，包括应用的性能摸底测试、性能瓶颈定位、调优方案设计、调优实施、性能测试等系列服务。 鲲鹏全栈调优支持服务，提供一套专业的一对一调优专家支持服务，和对应的性能调优方案、方法与最佳实践、调优指导和相关工具，帮助客户解决应用程序存在的性能问题，保障整个

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现象描述 某局点测试过程中出现如下计划，客户要求将性能提升至3s内返回。 优化分析 分析发现上述计划的性能瓶颈点为lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx的scan。进一步分析该表的Scan条件如下： 尝试把lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx表修改为列存表，

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最主要的诊断手段。基于快照的性能基线，从多维度做性能分析，用于诊断数据库内核的性能故障。能帮助DBA掌握系统负载繁忙程度、各个组件的性能表现及性能瓶颈。 操作步骤 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“微服务开发 > 数据库治理”。 选择左侧导航栏的“实时诊断”。

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可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象： 服务器 、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。

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一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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达到一个级别（10T级别），会出现NodeManager单点瓶颈（ShuffleService服务在NodeManager进程中），就会出现某些Task获取数据超时，从而出现该问题。 因此，当数据量达到10T级别以上的Spark任务，建议用户关闭ShuffleService功能，即在“Spark-defaults

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任务启动后，单击“查看报告”会自动跳转到实时报告页面。 您也可以在压测任务结束后，单击测试任务“taskA”的操作栏的，查看离线报告页面。 在测试报告总览页面单击右上角的“下载报告”，获得PDF版本，联系专家进行分析，分析出当前系统的性能瓶颈以及改进建议。

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够有效预防问题的产生及快速帮助应用运维人员定位故障，降低运维成本。APM提供了用户体验管理、分布式性能追踪、事务分析等能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。AOM提供基础运维能力，APM是对AOM运维能力的补充。AOM界面

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