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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:来自:百科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。来自:专题
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