Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive

查看更多 →

ClickHouse参数调优实践 表1 ClickHouse参数调优汇总 参数名 参数描述 默认值 建议值 是否需要重启生效 max_memory_usage_for_all_queries 单台 服务器 上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器异常。

查看更多 →

SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响 GaussDB (DWS) SQL调优性能的关键CN配置参数，配置方法参见设置GUC参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接（Nest Loop Join）类型的使用。当

查看更多 →

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

查看更多 →

Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的方法，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息等多种方法来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 GaussDB还提供了SQL PATCH

查看更多 →

Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 GaussDB还提供了SQL PATCH功能，在不修改业务语句的前提下通过创建SQL

查看更多 →

统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relp

查看更多 →

Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 GaussDB还提供了SQL PATCH功能，在不修改业务语句的前提下通过创建SQL

查看更多 →

一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成：数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka，接受器为Streaming中的Kafka数据源接收器，处理器为Streaming。 对Streaming调优，就必须使三个部件的性能都最优化。 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

查看更多 →

HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan数据性能 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 HBase JVM参数优化说明

查看更多 →

统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relp

查看更多 →

统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relp

查看更多 →

统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB(DWS)是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据ANALYZE收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的r

查看更多 →

Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

查看更多 →

智能无线射频调优 设备本地调优 设备本地调优是以信号覆盖为中心，同时凌晨触发的调优缺少用户行为数据（凌晨时只有少量或没有用户接入），仅能基于当前的状态调优，无法感知真实AP的负载，对于白天的干扰也无法感知，所以效果难以保证，无法充分利用射频资源。 智能无线射频调优 智能无线射频调优，基

查看更多 →

HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令

查看更多 →

HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令

查看更多 →

Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

查看更多 →

异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

查看更多 →

Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似，可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSi

查看更多 →

Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark，因此Hudi的调优和Spark比较类似。 推荐资源配置 mor表： 由于其本质上是写增量文件，调优可以直接根据Hudi的数据大小（dataSize）进行调整。 dataSize如果只有几个G，推荐跑单节点运行

查看更多 →