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务有序，在增量阶段是单并发抽取，加大并发一般不会提升抽取性能。 如果第2步也无法有效提升性能，请参考对应链路性能调优文档尝试进行参数优化。 如果上述步骤仍然无法提升作业速度，请联系技术支持人员协助解决。 父主题： 任务性能调优
性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内
参考：CDM性能实测数据 背景说明 文中提供的性能指标仅用于参考，实际环境会受源或目标数据源性能、网络带宽及时延、数据及业务模型等因素影响。推荐您在正式迁移前，可先用小数据量实测进行速度摸底。 环境信息 CDM集群为xlarge规格，2.9.1 200版本。 性能测试中，表数据规
任务性能调优 性能调优概述 作业任务参数调优 MySQL到MRS Hudi参数调优 MySQL到DWS参数调优 MySQL到DMS Kafka参数调优 DMS Kafka到OBS参数调优 Apache Kafka到MRS Kafka参数调优 SQLServer到MRS Hudi参数调优
优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考：CDM性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）
CDM迁移性能如何？ 单个cdm.large规格实例理论上可以支持1TB～8TB/天的数据迁移，实际传输速率受公网带宽、集群规格、文件读写速度、作业并发数设置、磁盘读写性能等因素影响。更多详情请参见性能白皮书。 父主题： 数据集成（CDM作业）
Kafka 支持按topic分片。 搜索 Elasticsearch 不支持分片。 云搜索服务（CSS） 不支持分片。 父主题： 优化迁移性能
checkpoint.timeout.ms int 600000 Flink作业生成checkpoint的超时时间，单位为毫秒。 父主题： 任务性能调优
高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max
高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max
size int 1024 全量阶段抽取数据时，从Mysql侧单次请求抽取数据的最大条数，适当增加请求条数可以减少对Mysql的请求次数提升性能。 debezium.max.queue.size int 8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB）
置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型，可以看出CDM数据迁移的速率受源端读取速度、网络带宽、目的端写入性能、CDM集群和作业配置等因素影响。 表1 性能影响因素 影响因素 说明 业务相关因素 作业抽取并发数配置 创建CDM
DWS的写入模式，可在目的端配置中设置，实时处理集成作业推荐使用COPY MODE。 UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和
size int 1024 全量阶段抽取数据时，从Mysql侧单次请求抽取数据的最大条数，适当增加请求条数可以减少对Mysql的请求次数提升性能。 debezium.max.queue.size int 8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB）
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
DWS的写入模式，可在目的端配置中设置，实时处理集成作业推荐使用COPY MODE。 UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和
Studio服务的数据集成CDM组件、数据开发DLF组件和数据仓库服务（DWS）对电影评分原始数据进行分析，输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习到数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能，以及DWS SQL基本语法。 本入门示例涉及DataArts
量约60TB，总共约70TB。H公司安装的云专线为20GE端口，支持CDM超大规格的集群（cdm.xlarge），综合考虑迁移时间、成本、性能等，这里使用2个CDM超大规格集群并行迁移。CDM集群规格如表1所示。 表1 CDM集群规格 实例类型 核数/内存 最大带宽/基准带宽 并发作业数
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