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    系统优化工具 更多内容
  • 使用configparser工具优化代码

    使用configparser工具优化代码 configparser为自定义参数解析工具,通过NUWA部署时,解析参数模板,将模板中的参数变量,替换为实际的配置项值。 准备工作 下载configparser工具,在tools文件夹中获取configparser工具。 将本地的config

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  • CarbonData首查优化工具

    CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData 的首次查询较慢,对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能: 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端,例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/

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  • 节点系统参数优化

    节点系统参数优化 节点系统参数可优化列表 修改节点日志缓存内存占用量上限RuntimeMaxUse 修改最大文件句柄数 修改节点内核参数 修改节点进程 ID数量上限kernel.pid_max 父主题: 节点运维

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  • CarbonData首查优化工具

    CarbonData首查优化工具 工具介绍 CarbonData 的首次查询较慢,对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。 本工具主要提供以下功能: 对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。 工具使用 下载安装客户端,例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/

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  • 工具

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 工具

    工具 SQL诊断 SQL探针 表诊断 父主题: 数据库监控(DMS)

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  • 节点系统参数可优化列表

    节点系统参数可优化列表 CCE提供默认的节点系统参数在某些用户场景下可能出现性能瓶颈,因此用户可对部分节点系统参数进行自定义优化,节点系统参数如节点系统参数可优化列表所示。 修改节点系统参数具有一定的风险,需要您对Linux命令和Linux系统知识具有较高程度的了解,避免误操作引起节点故障。

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  • 工具

    工具 切平面 父主题: 网格处理

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  • 优化Selinux

    优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件,跳过该项配置。 执行以下命令,在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式,修改SELINUX=disabled。 修改完成后,按“

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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  • 分子优化

    将整个受体作为口袋位置。 自定义 手动修改口袋位置和大小。 padding 口袋位置放大多少尺寸。 单击“下一步”,进入优化设置页面。 图4 优化设置页面 优化强约束、弱约束的参数和参数值。 强约束:优化后的小分子必须要满足的约束条件。强约束用于严格筛选输出分子,若分子不满足其中任何一条约束则会被直接

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • 成本优化

    成本优化 为什么“最近一次刷新时间”没有每天更新?

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  • Group By优化

    Group By优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • SQL优化

    SQL优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select sum(l_extendedprice*

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  • Join优化

    Join优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map Joi

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  • SQL优化

    SQL优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select sum(l_extendedprice*

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