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reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题： MapReduce性能调优
Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。 GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf
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
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
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HOME}/Fusio
调整HetuEngine动态过滤 HetuEngine提供了动态过滤的功能，在Join场景中开启动态过滤往往有较大的性能提升。本章节介绍如何开启动态过滤功能。 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。 “taskmanager.network.netty.num-arenas”： 默认是“taskmanager.numberOfT
Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。 GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf
观察RegionServer所在主机的图表“磁盘IO利用率”的值是否超过90%： 是，磁盘IO已达到瓶颈，考虑减小写入速度或者扩容磁盘。 否，结束。 父主题： HBase性能调优
为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 问题 为什么Bad Records会导致数据加载性能降低？ 回答 加载数据中存在Bad Records，并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值为“redirect”。
该进程预留足够运行资源。 16384 为达到最优性能，可配置为集群中节点最小物理内存的90%。 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 可分配给container的CPU核数。 8 为达到最优性能，可配置为集群中节点最小CPU vCores。 yarn
Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。 “taskmanager.network.netty.num-arenas”： 默认是“taskmanager.numberOfT
当HBase业务突然出现峰值，短时间内大量请求发送到一个RegionServer/HMaster时，超过其可接受的范围，就会造成过载。过载会导致应用侧读写性能下降，HBase服务侧频繁GC，严重时会导致服务实例重启等。 当前HBase具有防过载能力，可以实现拒绝超大请求、保护内部请求、记录不合理
FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时，复用上次JSON item的解析结果，提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer
调整Hive元数据超时 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight
业务实际情况调大。单击“保存”，保存配置，重启Presto服务。 Presto重启会导致服务不可用，请在业务空闲期间重启服务。 父主题： 性能优化类
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
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