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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
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
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 ]。
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
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
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
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
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
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce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
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce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
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
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
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
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
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