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Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后,如何保证不丢失数据?
图3 inPoolUsage监控 性能调优 rocksdb状态调优 topN排序、窗口聚合计算以及流流join等都涉及大量的状态操作,因而如果发现这类算子存在性能瓶颈,可以尝试优化状态操作的性能。
执行计划可以帮助分析查询的性能,识别可能的性能瓶颈,通过了解查询的执行逻辑,并根据这些信息调整查询或数据库结构,以提高SQL查询效率。 本节操作介绍怎样在DLI管理控制台查看SQL执行计划。
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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
图3 停止作业 图4 恢复保存点 父主题: Flink作业性能调优类
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REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。
注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动,因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。
BlackHole结果表 功能描述 BlackHole Connector允许接收所有输入记录,常用于高性能测试和UDF 输出,其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。
为了解决log读取的性能问题,Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件,大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表,24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表,不管是流式写入还是批量写入,需要保证每天至少完成1次Compaction操作。
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对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件,而元数据文件过多会导致性能问题,所以元数据文件数量最好控制在1000以内。
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
转换过程会收集统计信息,以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名,则元存储也将更新,以反映该表现在是 Delta 表。
优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 父主题: 版本支持公告
BlackHole 功能描述 BlackHole Connector允许接收所有输入记录,常用于高性能测试和UDF输出,其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。
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