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ClickHouse性能调优 数据表报错Too many parts解决方法 加速Merge操作 加速TTL操作 父主题： 使用ClickHouse
Before running this example, set environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK
SELECT zookeeper_path FROM system.replicas WHERE database = '数据库名' AND table = '表名'; SELECT replica_num,host_name FROM system.clusters; 执行以下命令连接
HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有
传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客户端安装目录
LIKE 'identifier_with_wildcards' identifier_with_wildcards只支持包含“*”和“|”的规则匹配表达式。 其中“*”可以匹配单个或多个字符，“|”适用于匹配多种规则匹配表达式中的任意一种的情况，它用于分隔这些规则匹配表达式。
使用方法 在创建的Source流表中添加“subtask.scan.records-per-second.limit”参数，该参数表示每秒消费Kafka单分区记录数，因此Source端整体限流速率为：min( source parallelism * subtask.scan.records-per-second.limit
使用External Shuffle Service提升性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据，给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致GC而不能为其他
Data load failed due to bad record 回答 在以下场景中，INSERT INTO CARBON TABLE命令会失败： 当源表和目标表的列数据类型不同时，源表中的数据将被视为Bad Records，则INSERT INTO命令会失败。
Data load failed due to bad record 回答 在以下场景中，INSERT INTO CARBON TABLE命令会失败： 当源表和目标表的列数据类型不同时，源表中的数据将被视为Bad Records，则INSERT INTO命令会失败。
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障
Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类
图2 使用RDS服务MySQL数据库 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用户。
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。
<List<Object>> valuesList) 测试testInsertRecords，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。
<List<Object>> valuesList) 测试testInsertRecords，不实际写入数据，只将数据传输到server即返回。
wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout(WORD_SPOUT, wordSpout); builder.setBolt
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
那么执行Drop database命令会失败，即使执行的用户是数据库的拥有者。
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