华为云提供了多款数据库服务，不同服务的优化方式和注意事项均有差异，此方面需求，建议使用华为云提供的专业服务。 2.观测性能指标实践 性能监控有助于实时了解业务和系统的负载情况以及资源使用情况，结合告警规则的设置，云服务可自动对负载异常部分进行告警，以便更好地使用和维护云数据库系统。以GeminiDB 为例，

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导致变更规格和迁移失败。应从设计源头上避免此类问题带来的影响。 设计合理的Key中元素的数量。 对于集合和列表类的数据结构（例如Hash，Set，List等），避免其中包含过多元素，建议单Key中的元素不要超过5000个。 建议 由于某些命令（例如HGETALL）的时间复杂度直接

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Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManager的数量，Ta

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优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考： CDM 性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）

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个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间业务数据不均衡的情况，业务数据不均衡会降低Kafka集群的性能，降低资源使用率。 业务数据不均衡原因

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Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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OBS性能优化建议 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随

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，可能会因此线程间资源切换及抢夺等原因，导致上传/下载的性能下降，因此参数需要根据实际的文件大小和网络情况调整。 在客户端网络情况不理想的情况下，为了减少受网络波动影响导致任务失败的情况，可以适当减小上传/下载的段大小和整体的并发数量。 父主题： 最佳实践

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包）。相反，通道则允许较为频繁的开启和关闭，但在发布消息时复用通道也是一个好的习惯，不要每发送一条消息都开启一个新的通道。同时需要注意如下几点： 多线程不要共享通道，因为你很难实现线程安全。 不要频繁的开启或关闭连接和通道，否则会造成更高的延迟。 生产者和消费者使用独立的连接，来提高吞吐量。

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS 服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elastic

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 CS S服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elastic

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案。： 选择合适的编程语言 目前FunctionGraph支持的编程语言（Runtime）有 .NET Core、Go、Java、Node.js、Python。在默认 512MB 内存的情况下，我们创建不同语言的函数，做一个冷启动时间横向的测试和比较。各个语言的冷启动时间为JAVA>GO>

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优化顾问风险检查是否会影响 服务器 性能？ 云资源巡检，通过OpenAPI获取云资源信息，非侵入式，不影响客户服务器性能。

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数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。

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严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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只支持INSERT VALUES语句下的执行优化，且VALUES子句后的数据为常量/参数/表达式等类型。 只支持行存表的执行优化。 不支持触发器。 不支持UPSERT语句的执行优化。 在CPU为资源瓶颈时能获得较好的提升。 父主题： 分区算子执行优化

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注意事项及约束条件 只支持INSERT VALUES语句下的执行优化，且VALUES子句后的数据为常量/参数/表达式等类型。 不支持触发器。 不支持UPSERT语句的执行优化。 在CPU为资源瓶颈时能获得较好的提升。 父主题： 分区算子执行优化

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数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。

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