Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供

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cpu_tuple_cost 参数说明：设置优化器计算在一次查询中处理每一行数据的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：0.01 cpu_index_tuple_cost 参数说明：设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。 参数类型：USERSET

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enable_codegen 参数说明：标识是否允许开启代码生成优化，目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性，在其他场景下建议关闭此参数。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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Join算子进行下盘文件数优化。该参数打开时，在Hash Join算子下盘文件较多的时候，下盘文件数不会显著增加。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 off表

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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参数说明：设置优化器计算在一次查询中处理每一行数据的开销。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：0.01 cpu_index_tuple_cost 参数说明：设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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Join算子进行下盘文件数优化。该参数打开时，在Hash Join算子下盘文件较多的时候，下盘文件数不会显著增加。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 off：表示不优化面向列的hash表设计的Hash

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参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.x

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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设置不当的风险与影响：该参数影响一次查询中对处理一行数据的性能开销评估，错误地设置该参数会影响优化器对生成计划的选择，部分场景下影响查询性能。若要更改，请谨慎操作，避免因误操作产生意料之外的风险。 cpu_index_tuple_cost 参数说明：设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。该参数可在PDB级别设置。

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参数说明：设置优化器计算在一次查询中处理每一行数据的开销。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：0.01 cpu_index_tuple_cost 参数说明：设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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SQL分析与优化 查看TaurusDB的慢SQL 查看TaurusDB的TOP SQL 使用TaurusDB的SQL洞察 使用TaurusDB的SQL限流 使用TaurusDB自治限流 父主题： 智能DBA助手

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对mget，hmget等批量命令做并行和异步IO优化 某些客户端对于MGET，HMGET这些命令没有做特殊处理，串行执行再合并返回，效率较低，建议做并行优化。 建议 例如Jedis对于MGET命令在集群中执行的场景就没有特殊优化，串行执行，比起lettuce中并行pipelin

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Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi

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及效益，最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案，如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。

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