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当在查询中使用“索引列或非索引列”进行筛选时，但不使用索引，查询性能不会提高。
IaaS基础设施资源费用（弹性云服务器，云硬盘，弹性IP/带宽等） MRS服务管理费用详情，请参见产品价格详情。 您可以通过MRS提供的价格计算器，选择您需要的集群节点规格，来快速计算出购买MRS集群的参考价格。 MRS集群删除或退订后不再产生费用。
从实现上来看，DirectKafka的性能会是最好的，实际测试上来看，DirectKafka也确实比其他两个API性能好。因此推荐使用DirectKafka的API实现接收器。
Spark SQL性能调优 Spark Streaming性能调优 Spark on OBS性能调优 Spark运维管理 Spark常见问题 Spark故障排除
Spark SQL性能调优 Spark Streaming性能调优 Spark运维管理 Spark2x常见问题
但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。
在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。
数据存储的对比 查询性能对比 查询性能有5倍的提升。 父主题： ClickHouse宽表设计
在这种方式下，Loader加载数据的性能受限于分区列的数据分布是否均匀。当分区列的数据偏斜（数据集中在一个或者几个值）时，个别Map需要处理绝大部分数据，进而导致索引失效，造成SQL查询性能急剧下降。
通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。
根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。
数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。
性能提升：与之前的版本相比，Storm的性能得到了显著提升。虽然，拓扑的性能和用例场景及外部服务的依赖有很大的关系，但是对于大多数场景来说，性能可以提升3倍。 父主题： Storm
实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。
在HBase维表with中添加如下属性： 'lookup.async'='true' 调大Lookup Join算子并行度提升维表Join性能 在HBase维表with中添加如下属性： 'lookup.parallelism'='xx' 调大Sink HBase算子并行度提升写入性能
分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD（pt_d）作为分区键，pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区，使用pt_d、pt_h做联合分区键，其中pt_h是整型小时数。
容器减少，集群性能可能下降。 可能原因 NodeManager节点所在主机的硬盘空间不足。 NodeManager节点本地目录omm用户无访问权限。 处理步骤 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。
默认情况下，“dfs.datanode.synconclose”为“false”，虽然性能很高，但是断电之后，存储在缓存中的数据会丢失。将“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”，可以解决此问题，但对性能有很大影响。
默认情况下，“dfs.datanode.synconclose”为“false”，虽然性能很高，但是断电之后，存储在缓存中的数据会丢失。将“dfs.datanode.synconclose”设置为“true”，可以解决此问题，但对性能有很大影响。
流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。
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