原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：

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JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

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SUM 内存（memory，JVM内存数据统计。） directMemoryUsage 直接内存 直接内存使用大小 M INT AVG directMemoryCapacity 直接内存最大值 直接内存总容量 M INT AVG heapMemoryUsage 堆内存 堆内存使用的大小

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JVM信息 介绍APM采集的JVM信息指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM信息指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 jvm基本信息（info，JVM和javaagent的基本信息数据统计。） arch cpu架构 cpu架构 - STRING

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JVM监控 JVM监控展示基于Java应用的JVM运行环境的内存和线程指标，您可以实时监控指标趋势进行性能分析。 JVM监控功能提供JVM内存和线程指标，您可以单击“内存”和“线程”两个页签，查看内存和线程指标图，快速分析定位内存泄漏、线程异常等问题。 内存指标图表 如图1所示，

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DOUBLE AVG 内存 (memory，JVM内存数据统计) isHeap 堆内存 堆内存 - ENUM LAST init 初始化内存 初始化内存大小 - INT AVG max 最大内存 最大内存大小 - INT AVG used 已使用内存 已经被使用的内存大小 - INT AVG

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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。 建表时分区不要

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为什么JVM堆内存使用率出现明显波动？ JVM堆内存使用率在监控页面呈现锯齿状属于正常现象，在扩容规格或升级Kafka实例内核版本后，可能导致JVM堆内存使用率最大值升高、波动幅度变大，这种波动属于JVM堆内存回收的正常机制，对业务无影响。 父主题： 监控告警问题

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Linux内核整数溢出漏洞（CVE-2022-0185） 漏洞详情 国外安全研究人员William Liu和Jamie Hill-Daniel发现Linux内核中包含一个整数溢出漏洞，可导致写操作越界。本地攻击者可以使用这一点导致拒绝服务(系统崩溃)或执行任意代码，在容器场景下拥

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8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config

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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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ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在 FusionInsight

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HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装

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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce

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ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用量。 在FusionInsight

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配置JVM信息监控项 在“编辑【JVM信息】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 父主题： 应用监控配置

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HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装

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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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NodeManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn NodeManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在FusionInsight

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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