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nnel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
SparkResource2x：120 使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。 父主题： Spark Core性能调优
设置的数量配额值，如果小于当前ZooKeeper目录的实际值，保存配置可成功，但是配置值不会生效，并且界面会上报告警。 父主题： ClickHouse性能调优
行车。 实现2的优点如下： 简化了实现逻辑。 减少了一个groupByKey，也就减少了一次shuffle操作，提升了性能。 父主题： Spark Core性能调优
Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”，来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口： 进入Yarn服务
限。该值是通过max(384,executor-memory*0.1)计算所得，最小值为384。 1024 父主题： Spark Core性能调优
merge_tree_settings where name = 'parts_to_throw_insert'; 父主题： ClickHouse性能调优
java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 父主题： Spark SQL性能调优
nnel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir
Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据
Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通过界面的联机帮助，用户可以查看性能指标和告警恢复的详细方法，进行快速排障。 Manager关键特性：统一用户权限管理
限。该值是通过max(384,executor-memory*0.1)计算所得，最小值为384。 1024 父主题： Spark Core性能调优
Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”，来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口： 进入Yarn服务
java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 父主题： Spark SQL性能调优
BroadcastHashJoin中广播表的超时时间，当任务并发数较高的时候，可以调高该参数值。 -1（数值类型，实际为五分钟） 父主题： Spark SQL性能调优
当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时，由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大，计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。 FlinkSQL支持MultiJoin算子使用限制 MultiJoin算子只支持FULL OUTER
时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。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
Kafka消息传输保障机制，可以通过配置不同的参数来保障消息传输，进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响： 配置高可用、高性能模式后，数据可靠性会降低。在磁盘故障、节点故障等场景下存在数据丢失风险。
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