资源与成本规划 表1 资源与成本规划 云服务类型 规格 数量 每月费用参考 弹性 云服务器 1 规格: X86计算 | 通用计算增强型 | c3ne.2xlarge.4 | 8核 | 32GB；镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit；系统盘: 通用型SSD | 100GB；数据盘:

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整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量，单击“确定”，完成修改。 推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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2（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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的】 （压测）节点数 地域 / / / / / 应用配置 容器服务 BSEIP（推荐） / / / 服务器 节点 E CS 华为云 ECS：16核64G 500G 高效磁盘 通用型 g6 12 分布式数据库 GaussDB for MySQL 华为云 企业版 32核128G，主从模式，1T

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0-30)'，利用0-30号CPU core进行绑核；5. '(numabind: 0-30)'，在NUMA组内利用0-30号CPU core进行绑核。该参数不区分大小写。 默认值： 独立部署：'1024,2,(nobind)'（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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工作负载成本，计算方式：根据工作负载资源用量（CPU、Memory）占整体节点资源比例计算出来的成本，结合工作负载关联存储的成本 运行总核时 所选时间周期内，工作负载总消耗的核时资源数 核时单价 CPU 每核每小时价格。 用来指导您工作负载所在节点对应的机型的CPU核时单价。如果工作负载或者命名空间对应核时单价很贵

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最大内网带宽：13Gbps 内存优化型M7 概述 M7型弹性云服务器搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，在性能、安全、稳定性等方面全面升级，最大核数升级至128U，内存频率升级至3200MHz，适用于高内存计算应用。 使用须知 M7型弹性云服务器仅支持使用SCSI磁盘模式挂载磁盘，不支持使

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整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量，单击“确定”，完成修改。 推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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cutor CPU核数”要小于队列的计算资源CU数，避免其他Spark任务角色无法启动。更多Spark任务角色的相关信息请参考Spark官方。 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

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历史规格/性能说明 版本 资产数 并发数 CPU 内存 硬盘 标准版 20 20 1核 4GB 100GB 专业版 50 50 2核 4GB 200GB 企业版 100 100 4核 8GB 400GB 高级版 200 200 4核 8GB 800GB 旗舰版 无限制 无限制 8核 16GB 1TB

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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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with_ttl_in_queue CPU核数一半 在ReplicatedMergeTree队列中允许同时使用TTL合并部件的任务数。 merge_tree.max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeT

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大值为100000。若将该值设置为-1，则表示不限制。 CPU核数 第1个数值表示该企业项目下当前已有实例占用的CPU核数。 第2个数值表示该企业项目下实例可使用CPU核数的上限。最小值需大于或等于已有实例占用的CPU核数，最大值为2147483646。若将该值设置为-1，则表示不限制。

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50（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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。 used_cpu double precision 正在使用的CPU核数（仅统计非默认资源池上复杂作业的CPU使用情况，且该值为相关控制组的CPU使用统计值）。 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

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现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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。 used_cpu double precision 正在使用的CPU核数（仅统计非默认资源池上复杂作业的CPU使用情况，且该值为相关控制组的CPU使用统计值）。 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

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<=100），单位%。 为保证迁移正常运行，CPU总核数乘以限制百分比不低于0.2核。 换算公式：CPU限制百分比=限制CPU核数/总CPU核数*100（单位%）。 例如： 源端服务器拥有4核CPU，您想限制迁移最多使用约0.5核的CPU资源，可以输入13%。 CPU限制和磁盘吞吐限制会约束对应资源

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数据缓存最大占用空间为：6 x 8 MB = 48 MB CPU资源占用 Linux块迁移，CPU占用率参见下表。 CPU核数 启动迁移服务时 CPU使用率(n%) Agent默认设置 压缩线程个数 迁移过程中 最高CPU占用率 1 - 0，默认不压缩 < n + 10% 2 n

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with_ttl_in_queue CPU核数一半 在ReplicatedMergeTree队列中允许同时使用TTL合并部件的任务数。 merge_tree.max_number_of_merges_with_ttl_in_pool CPU核数 在ReplicatedMergeT

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xecutor个数*Executor CPU核数”要小于队列的计算资源CU数，避免其他Spark任务角色无法启动。 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）

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