Avro(Reflect API) 114 Avro(SpecificRecord API) 632 网络通信调优 Flink通信主要依赖Netty网络，所以在Flink应用执行过程中，Netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 【示例】 # netty的服

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卡片中展示了当前时间窗内的调优总数、全局调优数、局部调优数及触发原因。单击任意一张卡片，列表中可展示对应的调优记录信息。 列表中展示了当前时间窗内调优记录信息，包括调优类型、调优范围、调优原因及原因详情、调优频段、功率调整AP数、信道调整AP数、频宽调整AP数等。 单击“功率调整AP数”、“信道调整AP数”、“频宽

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”。 图1 无线射频页签 将“调优模式”设置为“周期性调优模式”，单击“应用”。 图2 设置调优模式 按照周期性调优设置的开始时间，华为乾坤云平台会自动进行调优。 您可以在“网络环境监控”页面的右下角“智能调优”区域，能看到调优次数。 图3 智能调优区域 父主题： 常见配置操作

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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

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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

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性能调优概述 数据库性能调优是指通过优化数据库系统的配置及SQL查询，以提高数据库性能和效率的过程。目的为消除性能瓶颈、减少响应时间、提高系统吞吐量和资源利用率，降低业务成本，从而提高系统稳定性，给用户带来更大的价值。 本章通过性能诊断、系统调优及SQL调优及常见SQL调优案例等

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构

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ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde

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Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 父主题： 使用Flink

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间隔，单位为毫秒。数据量大的作业建议调大，需要给更长时间进行数据Flush，但会增加时延。 checkpoint.timeout.ms int 600000 Flink作业生成checkpoint的超时时间，单位为毫秒。 父主题： 任务性能调优

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200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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重写查询和配置工作负载管理 (WLM) 通常可进一步提升查询性能。有关更多信息，请参阅优化查询性能概述。 基于调优表实践的具体步骤，您可以进一步应用“基于表结构设计和调优提升 GaussDB (DWS)查询性能”中的优秀实践方法来改进表的分配，以达到您所期望的数据加载、存储和查询方面的效果。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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为Job设置一个Combiner类。 Copy阶段的调优 数据是否压缩： 对Map的中间结果进行压缩，当数据量大时，会显著减少网络传输的数据量，但是也因为多了压缩和解压，带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时，压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优，压缩中间结果后性能提升60%左右。

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为Job设置一个Combiner类。 Copy阶段的调优 数据是否压缩： 对Map的中间结果进行压缩，当数据量大时，会显著减少网络传输的数据量，但是也因为多了压缩和解压，带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时，压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优，压缩中间结果后性能提升60%左右。

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SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数，配置请联系管理员处理。 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。当设置为“on”后，优化器优先使用Nest

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SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数，配置请联系管理员处理。 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。当设置为“on”后，优化器优先使用Nest

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Spark On Hudi性能调优 优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true，本地磁盘读取shuffle数据，减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enable

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入Am的过程，这样会频繁发生网络IO去重新缓存小表的数据，此时会极大的降低大表join小表的性能。 调优语法 当前提供了一种新的调优策略，即允许用户将上述描述场景中的小表数据直接入到Am队列中，保证小表的数据一直是热数据，join时不会频繁的发生网络IO而去重新加载小表数据，语法格式支持以下三种：

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SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数。 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。当设置为“on”后，优化器优先使用Nest

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