用途：ByteHouse 集群负载分析和性能监控，用于分析集群负载情况、监控资源使用、分析查询吞吐量、识别性能瓶颈。当用户提到“负载分析”“性能监控”“资源使用”“吞吐量”时适用。
主要能力：资源使用分析（CPU 使用率、内存使用率、磁盘空间、网络流量）；查询负载分析（QPS、查询并发度、查询类型分布、高峰时段识别）；表负载分析（表访问热度排名、读写比例、表大小增长趋势、分区负载分布）；性能瓶颈识别（资源瓶颈、查询队列、锁等待统计、优化建议生成）。
依赖与前置条件：需 Python 3.8+；需安装 uv（已安装在 /root/.local/bin/uv）；依赖 bytehouse-mcp skill 提供的 ByteHouse 访问能力，并复用其连接配置： export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>" export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>" export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>" export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>" export BYTEHOUSE_SECURE="true" export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
使用方式：进入技能目录后设置上述环境变量，运行：uv run load_analyzer.py。输出保存在 output/ 目录，包含资源使用、查询负载、表负载和瓶颈分析四类 JSON 报告。
分析维度：资源维度（CPU 使用率/等待时间/上下文切换、内存使用量/缓存/Swap、磁盘使用率/IOPS/吞吐量、网络入出流量/连接数）；时间维度（实时、最近 1 小时/24 小时/7 天趋势、历史同比环比）；表维度（访问热度、读写比例、大小增长、分区分布）。
限制：仅依据资料提供以上内容；具体支持版本、权限要求、费用、部署平台、准确性与性能表现暂未提供。