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Spark SQL join优化
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SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark
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优化算子执行
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or的contiguous()方法提前完成这一操作，这样返回的就是内存连续的tensor。转存储连续操作涉及到内存申请以及写入，会导致NPU等待内存数据完成，而相对NPU执行速度来说，内存操作是比较慢的，因此应该尽量减少转存储连续操作。 图3 format_contiguous 首先，统计一个step内的CPU
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其他优化器选项
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Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET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表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_global_plancache 参数说明：设置是
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优化器方法配置
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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_
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Hive Group By语句优化
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Hive Group By语句优化 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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Spark SQL join优化
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join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark
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Hive Join数据优化
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Hive Join数据优化 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
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优化器方法配置
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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_
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优化器开销常量
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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。
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其他优化器选项
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参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET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表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_light_proxy
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业务体验优化策略
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产品体验优化说明
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产品体验优化说明 新一代云原生可观测平台之CCE集群健康中心 新一代云原生可观测平台之CCE服务日志和告警篇 从“心”打造CCE集群升级体验，助力集群高效运维管理 华为云CCE产品文档优化升级 新一代云原生可观测平台之CCE服务监控篇 焕新升级！新一代云原生可观测平台 全版本跟随！CCE将从1
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鲲鹏内存优化型
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优化器方法配置
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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_
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基因查询优化器
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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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优化器方法配置
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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_
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其他优化器选项
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参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET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表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on
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优化器方法配置
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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_
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基因查询优化器
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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。 若该参数通过执行gs_guc reload修改
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缓存性能优化
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。 建议 - 使用批量操作提高效率 如果有批量操作，可使用mget、mset或pipeline，提高效率，但要注意控制一次批量操作的元素个数。 建议 mget、mset和pipeline的区别如下： mget和mset是原子操作，pipeline是非原子操作。 pipeline可
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Flink性能优化
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提高CPU使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优 配置内存：调整老年代和新生代的比值；开发Flink应用程序时，优化datastream的数据分区活分组操作。 设置并行度：用户可以根据实际的内存，CPU
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