U/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CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；128kB（4核CPU/16G内存）

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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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配置AM自动调整分配内存 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： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称

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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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IoTDB性能调优 配置场景 IoTDB主要利用堆内存完成读写操作。提高IoTDB内存可以有效提高IoTDB读写性能。 配置描述 登录集群 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。

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transport：auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了划分，整体上划分成为了堆内存和堆外内存两部分。Java堆内存是通过Java程序创建时指定的，这也是JVM可自动GC的部分内存。堆外内存可细分为可被JVM管理的和不可被JVM管理的，可被JVM管理的有Managed Memory、Direct

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值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即

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值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即

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对系统的影响 NodeManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至可能会造成内存溢出导致Yarn服务崩溃。 可能原因 该节点NodeManager实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 在FusionInsight

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单击开启内存检测机制。 为了避免业务极度繁忙时，采集探针对业务性能造成影响，可开启内存检测机制，使采集探针进入休眠状态。您还可以单击，设置持续周期和内存占用。 内存占用=java进程实际使用内存/可用内存上限。 可用内存上限：按照容器可用内存资源配额与JVM最大堆内存中较小一个

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大功告成maven安装成功！ 部署Tomcat8 运行Jenkins.war cd /root mkdir software mkdir servers 目录用途说明：software 用于存放所有使用到的安装包文件；servers 用于部署所有tomcat等各种 服务器 运行程序 准备安装

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集群场景说明、工作目录指定及JVM参数设置 集群场景说明 集群4个节点部署在两台服务器上，对应的服务器IP、端口、工作目录如下。Redis单独一台服务器部署。以双机双节点的配置 数据治理 平台集群为例，说明在数据治理平台中如何配置集群。 表1 集群场景说明1 物理机器 节点名称 IP地址

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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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0）自动收集异常退出的JVM转储文件 当您使用Java开发业务时，如果设置的JVM堆空间过小，程序可能会出现OOM（Out Of Memory）问题。为了解决这个问题，您可以使用通用文件存储（SFS 3.0）作为记录日志的载体，并将其挂载到容器内的相应目录中。当JVM发生OOM时，通用文件存储（SFS

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NodeManager非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 NodeManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。

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- 配置“高级配置”参数，参数配置请参考表4。 表4 高级配置参数说明 参数 描述 取值样例 查询内存占比 节点查询内存占jvm内存的比例，默认值0.7。当参数等于0时计算功能关闭，且JVM配置中-Xmx值需满足大于或者等于Coordinator或者Worker配置的memory.

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encoding=GBK（数值不能低于此值）。 内存调整需根据服务器内存大小、操作系统版本、WEB服务器版本、JDK版本和实际使用情况进行调整，在64bit环境下建议分配8G-16G内存。 某些JDK版本或操作系统限制最大堆内存，不支持分配超过较大内存，如果有充足的内存，可以多建立几个节点集群成员，逐一对每个成员做相应的修改。

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服务器配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题： 实施步骤

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全链路拓扑功能增强，完善服务、实例的指标数据，展示拓扑详情。 2018-12-26 JVM内存和线程指标监控，图表展示JVM堆内存和非堆内存，以及线程状态指标，可以快速发现内存泄漏、线程挂死等异常。 调用链方法参数采集，在事务异常时，通过方法追踪配置采集入参和出参值，快速定位问题根因。 异常白名单，过滤业务

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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->DataNode”的“GC_OPTS”内存参数。 对系统进行调整。 根据6中的Block数量和7中DataNode配置的内存参数，检查当前配置的内存是否不合理。 是，执行9。

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