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答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类
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
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
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
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
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
0及以后版本。 Flink作业RocksDB介绍 当启用RocksDB作为作业的状态后端时，大量的状态数据会导致RocksDB的读写性能差。可通过如下方法排查算子性能是否受RocksDB影响： 在TaskManager页面的ThreadDump查看算子是否长时间执行在RocksDB的操作接
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
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
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
软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。
在最后的count distinct结果中加1。如果还有其他计算，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果合并。 父主题： Hive性能调优
Cache中读取小表内容直接与大表join得到结果并输出。 使用Map Join时需要注意小表不能过大，如果小表将内存基本用尽，会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件：
在最后的count distinct结果中加1。如果还有其他计算，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果合并。 父主题： Hive性能调优
cache中读取小表内容直接与大表join得到结果并输出。 使用Map Join时需要注意小表不能过大，如果小表将内存基本用尽，会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件：
INSERT写入优化 HetuEngine向Hive数据源分区表写入数据时，需要根据实际业务的查询结果中分区列数量添加相关自定义配置，以获得最佳的性能效果。 调整HetuEngine INSERT写入步骤 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON' )) 父主题： Hive性能调优
SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults
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。
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