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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： -常用调优思路：当客户端压力不足以发挥大数据集群的性能时，需优先提高客户端压力 -保障测试压力：根据组件特点，尽可能多地分配该组件依赖的物理资源（CPU、磁盘、内存、网络等） 第二部分为重来自：百科，为数据分析做好准备 大数据分析：使用大数据高可用，可水平扩展框架，基于内存计算模型，DAG调度框架、高效的优化器，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，帮助开发者轻松完成物联网数据批分析 标准SQL作业：提供标准的SQL接口，物联网数据开发者无需关心SQL处理引擎的部来自：百科
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统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。来自：百科![]()
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