Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

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JVM信息 介绍APM采集的JVM信息指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM信息指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 jvm基本信息（info，JVM和javaagent的基本信息数据统计。） arch cpu架构 cpu架构 - STRING

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JVM监控 介绍APM采集的JVM监控指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM监控采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 调用链堆栈采集阈值 integer JAVA 0 2.0.4 - 请求时延超过阈值时自动打印堆栈。

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JVM监控 JVM监控展示基于Java应用的JVM运行环境的内存和线程指标，您可以实时监控指标趋势进行性能分析。 JVM监控功能提供JVM内存和线程指标，您可以单击“内存”和“线程”两个页签，查看内存和线程指标图，快速分析定位内存泄漏、线程异常等问题。 内存指标图表 如图1所示，

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JVM监控 JVM监控(Jvm)，JVM监控采集器。采集指标包括：类别、指标、指标名称、指标说明、单位、数据类型以及默认聚合方式。 表1 JVM监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 cpu监控 (cpu，JVM进程的cpu利用率数据统计)

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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性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题： 使用HBase

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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

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transport：auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了划分，整体上划分成为了堆内存和堆外内存两部分。Java堆内存是通过Java程序创建时指定的，这也是JVM可自动GC的部分内存。堆外内存可细分为可被JVM管理的和不可被JVM管理的，可被JVM管理的有Managed Memory、Direct

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“-Xms2G -Xmx2G”为IoTDB JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xm

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JVM参数优化说明 HBase过载调优 开启C CS Map特性 开启Succinct Trie特性 父主题： 使用HBase

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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

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Ranger性能调优 操作场景 Ranger给各组件提供权限策略，当使用Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置

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配置JVM启动参数 默认的jvm启动参数内存都比较大，可以根据机器情况适当调整，不然有可能会启动失败；有3个脚本需要修改（注意内存单位m不能缺少，否则会启动失败）： # vim /opt/rocketmq-4.4.0/bin/runserver.sh JAVA_OPT="${JAVA_OPT}

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logger=${HDFS_AUDIT_ LOG GER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS" 父主题： HBase性能调优

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logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS" 父主题： HBase性能调优

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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Flink作业性能调优 性能调优相关基本概念 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过 云监控服务 (CES)进行查看。具体可选择“云服务监控

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ClickHouse加速Merge调优 加速后台任务，需要优先调整Zookeeper服务配置，否则Zookeeper会因为znode等资源不足，导致ClickHouse服务异常，后台任务异常。 调整Zookeeper配置：登录FusionInsight Manager界面，选择“集群

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配置JVM信息监控项 在“编辑【JVM信息】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 父主题： 应用监控配置

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更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/

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