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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
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
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。
parallelism”的值，优先级最低。 spark.default.parallelism 24 父主题： Spark Core性能调优
SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
客户端与服务端建立socket连接的超时时间。增大该参数值，可以增加建立连接的超时时间。 单位：毫秒。取值范围：1~3600000 20000 父主题： HDFS性能调优
客户端与服务端建立socket连接的超时时间。增大该参数值，可以增加建立连接的超时时间。 单位：毫秒。取值范围：1~3600000 20000 父主题： HDFS性能调优
input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。跟查询性能一样，数据加载性能也取决于可达到的并行性。在数据加载情况下，工作线程的数量决定并行的单元。因此，更多的执行器就意味着更多的执行器核数，每个执行器都可以提高数据加载性能。 同时，为了得到更好的性能，可在HDFS中配置如下参数。
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse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核心的功能特性介绍如下：
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。
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
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
input: String) { val value = broadcast.value ... } 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
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
cluster default_cluster drop partition partition_name”来实现。 父主题： ClickHouse性能调优
只有在“ipc.<port> .backoff.enable”为“true”时，响应时间backoff功能才会起作用。 父主题： HDFS性能调优
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