配置内存管理 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。 表1

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配置内存管理 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。 表1

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配置JVM启动参数 默认的jvm启动参数内存都比较大，可以根据机器情况适当调整，不然有可能会启动失败；有3个脚本需要修改（注意内存单位m不能缺少，否则会启动失败）： # vim /opt/rocketmq-4.4.0/bin/runserver.sh JAVA_OPT="${JAVA_OPT}

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个B

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规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 以下相关参数可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面，搜索对应参数查看。 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。

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后的端中访问WEB应用。 JVM设置 TOMCAT默认内存最大内存为128M，在大用户量情况下容易出现内存不够的情况，所以需要进行调整。 修改内存大小一般在启动文件startup.bat或startup.sh中设置，设置内存不能低于如下数值： Set JAVA_OPTS=-Xmx2048m

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所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize，freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存申请详

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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后的端中访问WEB应用。 JVM设置 TOMCAT默认内存最大内存为128M，在大用户量情况下容易出现内存不够的情况，所以需要进行调整。 修改内存大小一般在启动文件startup.bat或startup.sh中设置，设置内存不能低于如下数值： Set JAVA_OPTS=-Xmx2048m

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JVM参数“GC_OPTS”默认值为： -Xms2G -Xmx4G -XX:NewSize=128M -XX:MaxNewSize=256M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=128M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSP

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传输文件总量很大的话，会消耗很多资源，目前proxy分配内存128M，在压测场景下，损耗非常大，最终导致请求失败。 目前压测所有流量都经过Proxy，业务量大就要加大分配资源。 解决方法 传文件涉及大量报文复制，会占用内存，建议把Proxy内存根据实际场景调高后再进行访问和上传。 可以考虑

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full

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