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NSERT...SELECT语句的时间。 上述优化操作并不能解决全部的性能问题，对于以下场景仍然需要较多时间： 对于动态分区表，如果其分区数非常多，那么也需要执行较长的时间。 父主题： Spark SQL性能调优
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
sql.shuffle.partitions SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 200 父主题： Spark SQL性能调优
${SOURCE}.store_returns distribute by sr_returned_date_sk; 父主题： Spark SQL性能调优
cluster default_cluster drop partition partition_name”来实现。 父主题： ClickHouse性能调优
Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”，来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口： 进入Yarn服务
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议，帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
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
NSERT...SELECT语句的时间。 上述优化操作并不能解决全部的性能问题，对于以下场景仍然需要较多时间： 对于动态分区表，如果其分区数非常多，那么也需要执行较长的时间。 父主题： Spark SQL性能调优
reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题： MapReduce性能调优
reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题： MapReduce性能调优
${SOURCE}.store_returns distribute by sr_returned_date_sk; 父主题： Spark SQL性能调优
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
Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。 针对以上情况，可以通过将以下参数“mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”，来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口： 进入Yarn服务
merge_tree_settings where name = 'parts_to_throw_insert'; 父主题： ClickHouse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
SparkResource2x：120 使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。 父主题： Spark Core性能调优
parallelism”的值，优先级最低。 spark.default.parallelism 24 父主题： Spark Core性能调优
SparkResource2x：120 使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。 父主题： Spark Core性能调优
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
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