优化大数据系统性能的最佳策略是什么？

大数据系统优化可提高处理海量、多样化数据集时的效率和可扩展性。关键概念包括可扩展性、吞吐量和延迟。其重要性在于能够提供及时的洞察和经济高效的运营，这对于实时分析、个性化推荐以及科学研究至关重要，在这些领域中，延迟是不可接受的或代价高昂的。 优化依赖于分区策略来分配工作负载、压缩技术以最小化存储和I/O，以及高效的查询执行计划以减少计算浪费。核心特性包括并行处理和数据本地化。这些直接影响业务敏捷性，允许从金融、物联网传感器网络和社交媒体趋势分析中看到的海量数据流中更快地做出决策。 要进行优化，需有效构建数据结构：采用分区和分桶。使用Parquet或ORC等格式实施数据压缩。通过选择高效的连接方式和尽早过滤来优化查询。启用分布式缓存并仔细配置资源分配。适当的应用可显著减少作业执行时间和基础设施成本，直接提高分析平台和大规模事务系统的运营效率。