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性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内
务有序，在增量阶段是单并发抽取，加大并发一般不会提升抽取性能。 如果第2步也无法有效提升性能，请参考对应链路性能调优文档尝试进行参数优化。 如果上述步骤仍然无法提升作业速度，请联系技术支持人员协助解决。 父主题： 任务性能调优
其他编程语言 APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HT
参考：CDM性能实测数据 背景说明 文中提供的性能指标仅用于参考，实际环境会受源或目标数据源性能、网络带宽及时延、数据及业务模型等因素影响。推荐您在正式迁移前，可先用小数据量实测进行速度摸底。 环境信息 CDM集群为xlarge规格，2.9.1 200版本。 性能测试中，表数据规
任务性能调优 性能调优概述 作业任务参数调优 MySQL到MRS Hudi参数调优 MySQL到DWS参数调优 MySQL到DMS Kafka参数调优 DMS Kafka到OBS参数调优 Apache Kafka到MRS Kafka参数调优 SQLServer到MRS Hudi参数调优
优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考：CDM性能实测数据 父主题： 数据集成（CDM作业）
通过数据质量对比数据迁移前后结果 数据对账对数据迁移流程中的数据一致性至关重要，数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 本章以DWS数据迁移到MRS Hive分区表为例，介绍如何通过DataArts Studio中的数据质量模块实现数据迁移前后的一致性校验。
CDM迁移性能如何？ 单个cdm.large规格实例理论上可以支持1TB～8TB/天的数据迁移，实际传输速率受公网带宽、集群规格、文件读写速度、作业并发数设置、磁盘读写性能等因素影响。更多详情请参见性能白皮书。 父主题： 数据集成（CDM作业）
数据服务SDK支持的语言？ 数据服务SDK是基于DataArts Studio数据服务创建的数据API封装的SDK包。通过调用此SDK包提供的代码样例，即可进行数据服务中数据API的调用，帮助开发者简单、快速地通过数据API获取到开放数据。 数据服务SDK支持的语言有：C#、Pyth
置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型，可以看出CDM数据迁移的速率受源端读取速度、网络带宽、目的端写入性能、CDM集群和作业配置等因素影响。 表1 性能影响因素 影响因素 说明 业务相关因素 作业抽取并发数配置 创建CDM
checkpoint.timeout.ms int 600000 Flink作业生成checkpoint的超时时间，单位为毫秒。 父主题： 任务性能调优
DWS的写入模式，可在目的端配置中设置，实时处理集成作业推荐使用COPY MODE。 UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和
高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max
size int 1024 全量阶段抽取数据时，从Mysql侧单次请求抽取数据的最大条数，适当增加请求条数可以减少对Mysql的请求次数提升性能。 debezium.max.queue.size int 8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB）
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
Kafka 支持按topic分片。 搜索 Elasticsearch 不支持分片。 云搜索服务（CSS） 不支持分片。 父主题： 优化迁移性能
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。 确认表内桶数。 使用Hudi BUCKET表时需要设置Bucket桶数，桶数设置关系到表的性能，需要格外引起注意。
高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max
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