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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
merge_tree_settings where name = 'parts_to_throw_insert'; 父主题： ClickHouse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 ]。
Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以忽略。 KryoSerializer
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
e)的并发数。 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 ]。
java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 父主题： Spark SQL性能调优
java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 父主题： Spark SQL性能调优
本文介绍了MRS服务提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。
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
MR任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的备份。当备份数大于10时，可以降低客户端应用的失败率。 10 父主题： MapReduce性能调优
MR任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的备份。当备份数大于10时，可以降低客户端应用的失败率。 10 父主题： MapReduce性能调优
在开始开发应用前，需要了解Flink的基本概念。 Flink基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境
念。 Flink应用开发常用概念 准备开发环境和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境
在开始开发应用前，需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境
BroadcastHashJoin中广播表的超时时间，当任务并发数较高的时候，可以调高该参数值。 -1（数值类型，实际为五分钟） 父主题： Spark SQL性能调优
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的
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