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检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > 性能 > 所有BE节点中最大的compaction score值 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，根据实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量
方式对接云日志服务。云日志服务（LTS）用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等。具体对接指导请参见MRS服务如何对接云日志服务。
jar”结尾。 - 运行程序参数 可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 Flink作业常用运行程序参数如表2所示，可根据执行程序及集群资源情况进行配置。 - 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数，该参
200 compaction.async.enabled 必填 是否开启在线压缩。将compaction操作转移到sparksql运行，提升写性能。 FALSE hive_sync.enable 选填 是否向Hive同步表信息。 True hive_sync.metastore.uris
如果集群所有节点资源占用都比较高，说明集群整体比较忙，需要单独确认需要调优的SQL语句，单独调优。如果SQL也无调优余地，集群资源达到瓶颈，需要通过扩容来提升查询性能，达到调优目标。 父主题： ClickHouse数据库调优
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Yarn ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。
子性，在事务的某个操作失败后，支持回滚到事务执行之前的状态。 本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优，故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务，需要结合分布式表事务in
Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件 对系统的影响 Worker4进程GC时间过长，会影响Worker4进程运行的性能，甚至造成Worker4进程不可用。 可能原因 该节点Worker4进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤
//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 磁盘可用率低于阈值的NodeManager节点可能无法提供Yarn服务。 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
操作步骤 需要先配置External shuffle service，具体请参考使用External Shuffle Service提升性能。 在“spark-defaults.conf”配置文件中必须添加配置项“spark.dynamicAllocation.enabled”
//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
单击“确定”。 Oozie的GC参数配置建议： 建议“-Xms”和“-Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行6。 在服务或实例重启期间，无法对外提供服务，已提交的作业不受影响。
而不是三个状态实例，以减少状态访问和状态大小，在某些工作负载下可以获得显著的性能提升。 拆分distinct聚合优化聚合中数据倾斜 通过两阶段聚合能消除常规的数据倾斜，但是处理distinct聚合时性能并不好。因为即使启动了两阶段聚合，distinct key也不能combine
Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS Router堆内存使用率过高，会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS Router配置的堆内存不足。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 >
数据源。这意味着特殊的谓词，聚合函数或者其他一些操作，可以被传递到底层数据库或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的C
OUBLE、DECIMAL、STRING、DATE、TIMESTAMP、BOOLEAN、BINARY、MAP、STRUCT、ARRAY。 性能优化 元数据缓存 Hudi连接器支持元数据缓存，以便更快地提供对各种操作的元数据请求。可参考调整HetuEngine元数据缓存。 动态过滤
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