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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
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
操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中进行修改适配，默认已经是相对较优解，请谨慎修改，防止性能下降。 “taskmanager.network.netty.num-arenas”： 默认是“taskmanager.numberOfT
Manager关键特性：多语言支持 Manager增加了对多语言的支持，系统自动根据浏览器的语言偏好设置，显示中文或者英文。当浏览器首选语言是中文时，Manager显示中文界面；当浏览器首选语言不是中文时，Manager显示英文界面。用户也可以根据语言偏好，在界面左下角一键切换中英文界面（仅MRS
mpaction操作频繁发生，会占用大量的磁盘IO操作，从而影响读取的性能。如果写入导致阻塞较多的Compaction操作，就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan
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
集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括HDFS的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。
集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括HDFS的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。
Master在这个时间内未释放借到的资源，那么使用这部分资源运行的Yarn容器会被Resource Manager强制终止。单位：毫秒。 10000 父主题： Yarn性能调优
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：
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
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
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CBO来自动调整连续inner join的表的个数阈值。 如果超出该阈值，则不会调整join顺序。 12 父主题： Spark SQL性能调优
Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤 在Spark SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver
HetuEngine默认的内存大小参数和硬盘溢出路径参数默认并非最佳，需要根据实际业务和集群的服务器配置情况调整集群节点资源配置，以获得最佳的性能效果。 调整HetuEngine集群节点资源步骤 登录FusionInsight Manager页面。 选择“集群 > 服务 > HetuEngine
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