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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。
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
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
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
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
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
cluster default_cluster drop partition partition_name”来实现。 父主题： ClickHouse性能调优
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
16384 Server 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。
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
Insight_HD_xxx/install/FusionInsight-Hadoop-xxx/hadoop 父主题： MapReduce性能调优
completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优
completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce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
Insight_HD_xxx/install/FusionInsight-Hadoop-xxx/hadoop 父主题： MapReduce性能调优
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
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