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发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partition和executor个数，将会提升Spark处理速度（当partition个数和executor个数保持一致时，处理速度是最快的）。 在partition数据均匀分
客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过测试发现具有200%的性能差异，因此建议性能测试时关闭SSL加密。ConfigNode和IoTDBServer两个角色同名参数都要修改。 iotdb_server_kerberos_qop
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
Z4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用
以一个20节点的计算场景为例，默认清理周期（15日）内将产生约1800万日志文件，占用NameNode近18G内存空间，同时拖慢HDFS的系统响应速度。 由于收集到HDFS上的日志文件只有读取和删除的需求，因此可以利用Hadoop Archives功能对收集的日志文件目录进行定期归档。 日志归档
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
Z4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景： 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。 数据需要实时加载。 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。 父主题：
在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了，而且每个task完成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。
在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了，而且每个task完成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。
db 存在较大Tablet的数据库名称。 table 存在较大Tablet的表名称。 对系统的影响 Tablet较大时可能导致Doris查询速度变慢或者compaction变慢。 可能原因 写入Doris表中的数据大于预估值或者分区设置不合理，导致不同分区下的Tablet大小差异较大。
在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。当task数多时driver端相应的一些对象就变大了，而且每个task完成时executor和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。
DirectKafka：直接通过RDD读取Kafka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能更优，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一
DirectKafka：直接通过RDD读取Kafka每个Partition中的数据，数据高可靠。 从实现上来看，DirectKafka的性能更好，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好了不少。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。 数据接收器作为一
操作场景 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。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。
操作场景 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。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。
le-partition-connector、mysql-fastpath-connector），输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专
le-partition-connector、mysql-fastpath-connector），输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专
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