ResourceManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。

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服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”中，输入“GC_OPTS”，确定当前“HDFS->NameNode”的“GC_OPTS”非堆内存参数。 对系统进行调整。 根据6中的文件数据量和7中NameNode配置的非堆参数，检查当前配置的非堆内存是否不合理。 是，执行9。

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用户高频问题 APM采集探针对 服务器 的资源消耗大吗？例如内存。 APM的应用性能指标采集，包含调用链、SLA、SQL调用、JVM等性能指标采集。 资源消耗：此类指标采集资源消耗和使用APM的探针个数、服务间调用次数、采样率配置等强相关。 使用建议：单节点使用APM的探针个数建议控制在20个以内。

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Memory）：为保证程序运行系统分配的堆内存总量，在程序运行期间根据使用情况，会在初始堆内存和最大堆内存之间波动变化。 使用的堆内存（Used Heap Memory）：当前程序运行时已经使用的堆内存，这个内存小于分配的堆内存。 非堆内存：在JVM中堆之外的内存称为非堆内存（Non Heap Me

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保证JobManager的JVM可用的堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max JobManager中可用于内存管理的最大堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used

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超时等待状态线程数量。 内存 非堆内存的使用 非堆内存的使用大小。 堆内存使用 堆内存使用的大小。 直接内存使用 直接内存使用大小。 类加载 已加载类数量 类加载器已加载类数量。 总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存

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service 监控iDME服务 通过控制台监控 登录应用运维管理控制台，实时监控各云服务器的使用情况，包括CPU、内存、网络等各种看板，监控云服务器的负载水平。 通过云服务器监控 登录云服务器。 执行如下命令，进入arthas目录。 cd /opt/arthas 执行如下命令，

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urceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200，ResourceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G

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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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U/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（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，80核CP

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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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8MB（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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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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CN：2GB（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，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；1GB

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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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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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配置AM自动调整分配内存 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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