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1、描述编辑
FineBI在系统管理里提供了配置一些BI参数和调优参数的功能，方便系统管理和项目实施人员简单快捷的了解当前系统配置，并在界面上进行快速设置。
如下图，管理员登录FineBI数据决策系统，进入管理系统>系统管理>常规，可以看到BI和Spider参数配置的页面。
2、BI参数编辑
| BI参数 | 参数描述 | 参数说明 | 默认值 | 修改后是否需要重启 |
|---|---|---|---|---|
| 数据类型识别 | 是否开启正确识别类型但是可能丢失精度的配置 | 默认为false，表示数值类型字段精度超出BI可读取范围（1~19位）时，自动转为文本类型进行读取；修改该参数为true之后，无论数值字段精度多少位，均能正确识别为数值类型，但是当数值本身精度超出BI范围时，会丢失精度； | 默认关闭 | 是 |
| 数据访问量 | 设置实时数据创建自助数据集时最大支持的数据量 | 这个参数会影响到缓存，更改时需谨慎，设置太大很容易将内存撑爆 | 1000000 | 是 |
| 缓存设置 | 开启关闭缓存设置 | true | 否 | |
| 缓存时间（秒） | 缓存时间，单位秒（除去关联维表缓存和分页缓存的其他缓存），默认不配置，大数据缓存10分钟，小数据集缓存5分钟 | 设置成0，表示缓存始终生效。 | 不配置 | 是 |
| 缓存个数 | 缓存个数（除去关联维表缓存和分页缓存的其他缓存），默认不配置时，大数据集缓存100个，小数据集缓存10000个。 | 设置成0，表示缓存个数无限制 | 不配置 | 是 |
| 参数控件过滤生效 | 控件绑定参数功能与过滤功能是否同时生效 | false | 否 | |
| 中文排序 | 是否使用中文排序 | 设置后，抽取数据的表需要重新抽数 | false | 是 |
| 关联缓存依据值 | 设置关联维度表缓存划分大小的依据值，默认1000000，判断依据为 行*列 >= 依据值，为大缓存 ， 行* 列 < 依据值，为小缓存。 | 1000000 | 是 | |
| 维表存放数量-largeCache | 设置放入存放大数据量数据的缓存中的维表的存放数量。默认100 | 100 | 是 | |
| 维表存放数量-littleCache | 设置放入存放小数据量数据的缓存中的维表的存放数量。 默认10000 | 10000 | 是 | |
| 维表失效时间-largeCache | 设置存放大数据量数据的缓存的缓存失效时间长度（单位秒）。 默认600 | 600 | 是 | |
| 维表失效时间-littleCache | 设置存放小数据量数据的缓存的缓存失效时间长度（单位秒）。 默认300 | 300 | 是 | |
| 内存化过滤In条件个数 | 内存化维表过滤条件转化为事实表时允许的in条件个数 | 10000 | 否 | |
| 多指标计算线程数 | 控制多指标计算时的线程数 | 20 | 是 | |
| 分页缓存 | 是否开启分页缓存 | true | 否 |
管理员可以参照上方对参数的详细介绍和说明对BI参数进行配置，对于修改后需要重启的参数，在修改配置后需要重启FineBI才能生效；对于修改后不需要重启的参数，修改后直接生效。
3、Spider参数编辑
| FineBI版本 | jar包版本 |
|---|---|
| 5.1 | 2019-04-30 |
Spider参数中提供了FineSpider本地版和FineSpider分布式引擎分别配置参数的地方，其中FineSpider分布式引擎的参数配置需要在管理系统>智能运维>集群配置>计算引擎集群中切换为FineSpider分布式引擎才会显示。
本地版Spider参数包含基础参数和高级调优参数，如下图：
1. 快速分析最大单元格数量阈值：
默认值：1000000；
参数说明：快速分析（数据分析自助数据集）过程中支持的最大单元格数量，默认值为100万。计算过程中实时监测，超过阈值立即报错。保存并重启系统后，设置项生效；
修改后是否需要重启：是；
2. 快速分析中位数/去重计数内存阈值：
默认值：200；
参数说明：快速分析（数据分析自助数据集）时，每个线程合并计算的中位数/去重计数占用的最大内存比例的倒数，默认为200，即最大占用BI内存的200分之1，超出则报错。
比如BI内存为8G，则分配该计算的内存为40M，可容纳100万同一分组内的不同值；若超出，则需要改小该内存阈值，分配更多的计算内存给快速分析中位数/去重计数；
修改后是否需要重启：是；
1. 抽数压缩线程数：
默认值：8；
参数说明：抽取数据时，分片（压缩&写入）线程的数量。在内存很小（不超过4G）并且无法扩大内存的情况下，可以调小该线程，减轻内存压力；
修改后是否需要重启：是；
2. 抽数压缩线程队列大小：
默认值：200；
参数说明：抽取数据时，未处理的分片等待队列长度，在内存很小（不超过4G）并且无法扩大内存的情况下，可以调小队列长度，减轻内存压力；
修改后是否需要重启：是；
3. spark日志输出等级：
默认值：INFO；
参数说明：spark日志输出等级，标准输出流，输出在tomcat的catalina.out文件内或者BI的nohup文件内，可以选择项为：INFO、WARN、ERROR、DEBUG。
INFO：打印错误类和基本执行日志；WARN：打印警告或提示类信息；ERROR：只打印错误类日志；DEBUG：打印所有日志；
修改后是否需要重启：是；
4. 新增数据抽数任务执行线程数：
默认值：5；
参数说明：新增数据的抽数任务同时执行的线程数，在内存很小（不超过4G）并且无法扩大内存的情况下，可以调小该线程数，减轻内存压力；
修改后是否需要重启：是；
5. 精简模式日期：
默认：关闭；
参数说明：精简模式开启时，日期字段在进行数据抽取时，只提前生成少量分组类型，加快生成速度，减少占用空间。未生成的分组在进行计算时可能会有性能损耗；
修改后是否需要重启：是；
6. spark driver端口：
默认值：17777；
参数说明：分布式/单机模式下，BI端spark通信用的端口；
修改后是否需要重启：是；
7. spark blockManager端口：
默认值：17778；
参数说明：分布式/单机模式下，BI的spark.blockManager端口；
修改后是否需要重启：是；
8. spark本地模式临时文件路径：
默认值：null（Linux下实际为/tmp）；
参数说明：Spark写临时文件的目录，需给足一定的空间，修改至SSD挂载路径可提升Spark处理关联、Spark sql查询的性能；
注：分布式版本该参数无效，需要在服务器端配置。
修改后是否需要重启：是；
9. 优先使用Spark SQL计算去重记录数：
默认值：关闭；
参数说明：是否优先使用Spark SQL计算去重记录数，在数据量不超过1000万，但是分组依旧很大的情况下（会有内存溢出报错），可能会需要开启该参数；
修改后是否需要重启：是；
10. 开启分页计算：
默认值：开启；
参数说明：开启分页计算，大多数场景下可以提升计算速度。若没有大分组时，可以考虑关闭该参数；
修改后是否需要重启：是；
11. 分页计算汇总多线程计算方式：
默认值：开启；
参数说明：在进行分页计算的时候采用多线程计算方式。一些特殊场景，无法使用直连缓存的高并发场景下，关闭该参数效果会更好；
修改后是否需要重启：是；
12. spark动态调节功能：
默认值：开启；
参数说明：spark动态根据计算数据量调节task的数目，开启后对于小数据量的计算性能提升明显；
修改后是否需要重启：是；
13. 增量更新数据块整理计划：
默认值：null；
参数说明：在这个时间段内，增量更新任务不会执行合并操作，提升增量更新的速度。设置格式：hh:mm:ss-hh:mm:ss, example:10:10:10-12:12:12；
修改后是否需要重启：是；