0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS 集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CS S集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CSS集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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CloudTable jvm_thread_new_count 线程数峰值 观测JVM线程数是否合理。 ≥0 60s SYS.CloudTable jvm_thread_new_count new状态的线程数 观测JVM线程数是否合理。 ≥0 60s SYS.CloudTable jvm_thread_runnable_count

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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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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 JVM监控功能增强，支持阈值规则和统计方式 APM支持当JVM内存和线程的各项指标异常时发生告警。 您可以设置实例的JVM指标阈值告警，当满足设置的告警条件时，告警会上报到告警中心。 商用 设置JVM阈值规则 2 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

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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esourceManager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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/tmp 执行命令vi $CONTROLLER_HOME/sbin/controller.sh，找到JVM_ARGS=所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 使用omm用户在主O

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driver,but is still alive, going to kill it”所示信息，表明Executor丢失是由于JVM Crash导致的。 JVM的关键Crash错误日志，如下： # # A fatal error has been detected by the Java

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配置Websocket监控项 配置KafkaProducer监控项 配置Hikari连接池监控项 配置异常日志监控项 配置线程监控项 配置GC监控项 配置JVM信息监控项 配置JVM监控监控项 配置探针监控项 配置Springbean监控项 父主题： 应用指标监控

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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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esourceManager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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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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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 Memory，这部分是调优的重点，不可被JVM管理的有JVM Metaspace、JVM Overhead，这部分是native

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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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执行命令vi $NODE_AGENT_HOME/bin/nodeagent_ctl.sh，找到“JVM_ARGS=”所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 在集群所有节点执行1和2。

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--容器相关的属性--> <container> <!--jvm内存参数--> <jvmFlags>

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e用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： CSS集群监控与运维

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Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不

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