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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
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
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。
priority", <priority>)或Job.setPriority(JobPriority priority)设置。 父主题： Yarn性能调优
返回HSConsole界面，单击“计算实例”，勾选待操作实例，单击“重启”根据界面提示重启HetuEngine计算实例。 父主题： HetuEngine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
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
上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
input: String) { val value = broadcast.value ... } 父主题： Spark Core性能调优
16384 Server 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。
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
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
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
e)的并发数。 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。
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