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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展，当集群规模不符合业务要求时，用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整，进行扩容或者缩容；在缩容节点时，MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点，并且在缩容过程中，缩容节点不再接收新的任务，正在执行
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
dynamic.partition.mode=nonstrict; 动态分区可能导致一个DML语句创建大量的分区，对应创建大量新文件夹，对系统性能可能带来影响。 在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input
Flink应用性能调优建议 配置内存 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
在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢，导致健康检查超时，从而导致监控告警。可通过以下方式判断： 首先查看HMaster日志（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx
为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 问题 为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 回答 如果数据中存在Bad Records，并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值
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拷贝数据并最终放到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
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
为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 问题 为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 回答 如果数据中存在Bad Records，并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
调整HetuEngine动态过滤 HetuEngine提供了动态过滤的功能，在Join场景中开启动态过滤往往有较大的性能提升。本章节介绍如何开启动态过滤功能。 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务
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。
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容，用于问题定位等其他日志查看场景，管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志，通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
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
sh /opt/executor/bin/shutdown.shsh /opt/executor/bin/startup.sh 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
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
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
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