应用场景
超大数据量抽取性能无法满足需求，需要优化
实施步骤
ETL部署服务器配置
数据抽取性能优化的关键是尽可能多线程并行抽取，多线程就要求有多核cpu，每个线程执行的时候，也需要消耗内存，数据抽取的时候，会有数据落盘，对磁盘容量跟IO性能也有一定要求。
总体而言，越高的服务器配置越能优化出更好的性能，如果服务器配置过低，通过调整其它配置，性能优化空间有限。为了保证有一定优化效果，配置要求:
| CPU | 内存 | 硬盘 |
|---|---|---|
| 8核+ | 32G+ | 300G+ |
ETL引擎配置
为了最大利用服务器硬件资源，ETL执行引擎需要做下面几个配置：
分配内存：
如果不设置，默认只分配了5G，为了充分利用服务器内存，需要手工进行设置.
操作步骤如下：
1. 修改 ETL引擎部署目录/conf/engine-env.sh (注意：该文件是ETL引擎启动后自动生成的，如果ETL引擎没有启动过，需要先启动)
主要修改上图两个值，删除开头的#号，同时修改分配内存，分配内存推荐设置为服务器内存70%--75%，最好这两个值设置为一样。
假如服务器内存为32G，修改如下：
2. 重启ETL引擎
3. 检验是否修改成功
进入到bi 系统监控–-实验监控
如果这里显示分配的内存跟改的一样，那就是修改成功
分配CPU:
如果不设置，默认分配了服务器所有cpu核数，如果服务器cpu核数不超过24核，保持默认值就好，如果超过24核，可以设置为24核。
因为设置更多核数，对性能提升有限，以免并发过大对数据库造成压力过大，出现稳定性问题。（注意：这说的核数是指cpu逻辑核数）
如需设置，参考下图，红框中local后面的数字，就表示分配cpu核数。默认值local[*] 表示分配了服务器所有cpu核数
磁盘空间：
因为数据量大，要求把ETL引擎部署在容量300G+的目录上。
关系数据源节点配置
提升关系数据源节点执行性能，主要通过两个设置，分区设置跟选择列
分区设置
分区设置为了把表数据相对平均分成多个分区，抽取程序会尽可能一个分区分配一个线程进行并行抽取，这样能够极大的提高大数据量情况下的数据抽取性能。
这里关键在于如何把表数据相对平均分成多个分区，具体按照下面步骤进行：
1. 查询数据分布
查询数据分布是为了通过数据分布图表，直观展现出每个字段数据分布情况，帮助挑选出数据分布最为均匀的字段
分区数量：表示把数据切分成多少个分区，系统会提供默认值，一般不需要修改，系统提供的默认值取决于分配给ETL执行引擎的cpu核数。
采样条数：对表数据进行采样条数，因为全量数据做数据分布计算性能较差，所以只能做数据采样
点击刷新按钮，就展现出数据分布图表，并默认选中数据分布最为均匀的字段。因为是基于采样的数据进行计算，所以展现出来的结果不是绝对准确的，
如果对表的数据比较了解的话，可以换选更加合适的字段作为分区字段，比如这里我们换选LO_ORDERDATE字段作为分区字段：
2. 生成分区条件
如图所示，点击生成分区条件按钮，便根据上面设置的分区数量跟选中的分区字段，生成分区条件，每个分区条件对应到一个数据分区。
3. 计算分区条数
由于生成的分区条件不确定是否可以把表的数据均匀切分，可以点击计算分区条数按钮进行计算每个分区的记录条数
4. 调整分区条件(可选)
如果觉得数据分区并不均匀，可以对分区条件进行修改，每个分区条件都可以修改，不过这里修改要注意，要保证这些分区条件
能覆盖到所有的数据。
至此，完成了分区设置，以上图的例子，已经比较均匀把数据分成8个分区，执行的时候每个分区就会有对应一个线程对数据进行抽取，
总共就有8个线程并行抽取，理论上性能随着并行数量线性提升。
注意：如果表的数据量比较大，上面每个步骤的操作可能会有一定耗时，请耐心等待。
选择列
选择列是为了只选择需要的字段，减少数据传输，从而提升性能。如果需求上要求所有字段都是需要的，那这里无需设置。
关系目标表节点配置
一般不需要做特别设置，根据不同场景选择不同节点。全量数据抽取，使用关系目标表(覆盖) 节点，增量数据追加，使用关系目标表(追加)，
增量数据更新，使用关系目标表(插入或更新)。
如果是mysql 协议的数据库，建议在数据源url 上加上rewriteBatchedStatements=true 这个参数，这个参数对应写的性能提升非常显著。
其它高级配置
一般其它的高级配置，保持默认值，就能跑出比较好的性能，如果还想优化到极致，可以尝试调整
关系数据源节点高级配置
