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partition(time='2016-05-27'); 分区表仅支持分区级别的统计信息收集，因此分区表需要指定分区来查询统计信息。 父主题： Hive性能调优
as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB"); xx为具体使用的Hive表名。 父主题： Hive性能调优
input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
priority", <priority>)或Job.setPriority(JobPriority priority)设置。 父主题： Yarn性能调优
SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
iner的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
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
使用新版本参数设置executor的overhead内存： spark.executor.memoryOverhead=4096 父主题： 性能优化类
parallelism”的值，优先级最低。 spark.default.parallelism 24 父主题： Spark Core性能调优
NSERT...SELECT语句的时间。 上述优化操作并不能解决全部的性能问题，对于以下场景仍然需要较多时间： 对于动态分区表，如果其分区数非常多，那么也需要执行较长的时间。 父主题： Spark SQL性能调优
as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB"); xx为具体使用的Hive表名。 父主题： Hive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
SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
ask。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。 针对小文件很多的场景，DataSource在创建RDD时，先将Table中的split生成PartitionedFile，再将这些Pa
${SOURCE}.store_returns distribute by sr_returned_date_sk; 父主题： Spark SQL性能调优
iner的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
只有在“ipc.<port> .backoff.enable”为“true”时，响应时间backoff功能才会起作用。 父主题： HDFS性能调优
参数 描述 缺省值 dfs.pipeline.ecn 进行该配置后，DataNode能够向客户端发送阻塞通知。 false 父主题： HDFS性能调优
参数 描述 缺省值 dfs.pipeline.ecn 进行该配置后，DataNode能够向客户端发送阻塞通知。 false 父主题： HDFS性能调优
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