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在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以忽略。
取值范围：1~3600000 20000 父主题： HDFS性能调优
父主题： Spark Core性能调优
取值范围：1~3600000 20000 父主题： HDFS性能调优
spark.default.parallelism 24 父主题： Spark Core性能调优
testBroadcast, input)) ... } def handleData(broadcast: Broadcast[Array[Long]], input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
true 父主题： Spark SQL性能调优
数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。跟查询性能一样，数据加载性能也取决于可达到的并行性。在数据加载情况下，工作线程的数量决定并行的单元。因此，更多的执行器就意味着更多的执行器核数，每个执行器都可以提高数据加载性能。
0.0 父主题： MapReduce性能调优
1024 父主题： Spark Core性能调优
testBroadcast, input)) ... } def handleData(broadcast: Broadcast[Array[Long]], input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
父主题： ClickHouse性能调优
父主题： Spark Core性能调优
父主题： ClickHouse性能调优
false 父主题： HDFS性能调优
false 父主题： HDFS性能调优
父主题： HDFS性能调优
父主题： Hive性能调优
父主题： HDFS性能调优
创建表的命令如下，其中采用msname作为过滤条件的查询性能将会很好。
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