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同一套大数据集群环境中会安装不同的组件,而不同组件对CPU、磁盘、网络等资源需求不同,需合理配置 -性能瓶颈因硬件配置而异: 因硬件环境常无法统一,当某个硬件资源提前到达瓶颈,需根据实际硬件配置进行针对性的调优 那么常见的调优思路有哪些呢? 第一部分是基础调优操作,确保集群拥有较优的性能:
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处理大容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型弹性云服务器,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志处理应用。 海外服务器-高性能计算
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M60硬件虚拟化技术,提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL,可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 数据分析 处理大容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。
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