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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化
dynamic.partition.mode=nonstrict; 动态分区可能导致一个DML语句创建大量的分区，对应创建大量新文件夹，对系统性能可能带来影响。 在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input
因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Flink集群性能做优化。 操作步骤 配置JobManager内存。 JobManager负责任务的调度，以及TaskManager、RM之间的消息通信。当
全部配置”。在搜索框中输入“spark.dynamicAllocation.enabled”，将参数的值设置为“true”，表示开启动态资源调度功能。 父主题： 性能优化类
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS
集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括HDFS的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。
集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括HDFS的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。
使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致触发GC（Garbage
Flink性能调优开发规范 Flink性能调优规则 Flink性能调优建议 父主题： Flink应用开发规范
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
返回HSConsole界面，单击“计算实例”，勾选待操作实例，单击“重启”根据界面提示重启HetuEngine计算实例。 父主题： HetuEngine性能调优
使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致触发GC（Garbage
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢，导致健康检查超时，从而导致监控告警。可通过以下方式判断： 首先查看HMaster日志（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx
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。 同时，为了得到更好的性能，可在HDFS中配置如下参数。
0及以后版本。 Flink作业RocksDB介绍 当启用RocksDB作为作业的状态后端时，大量的状态数据会导致RocksDB的读写性能差。可通过如下方法排查算子性能是否受RocksDB影响： 在TaskManager页面的ThreadDump查看算子是否长时间执行在RocksDB的操作接
parallelism”的值，优先级最低。 spark.default.parallelism 24 父主题： Spark Core性能调优
在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类
SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults
SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults
Trie特性优化了HFile Block结构，开启后可以减少缓存空间的使用，降低缓存数据驱逐率，提升缓存命中率，适用于频繁读取数据的场景，优化了数据读取性能。 本章节内容仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 开启Succinct Trie后，HFile文件将不兼容开源版本，如果使用HFile进行数据迁移，且需要迁移到MRS
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