备 服务器 build_backup_param 参数说明：控制增量build过程中用于磁盘备份的最小满足规格。 参数类型：SIGHUP 取值范围：字符串 默认值：（1%，1G，1G） 该参数只会影响增量build过程中是否生成pg_rewind_bak目录，字符串生效需要采用'x%

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备服务器 build_backup_param 参数说明：控制增量build过程中用于磁盘备份的最小满足规格。 参数类型：SIGHUP 取值范围：字符串 默认值：（1%，1G，1G） 该参数只会影响增量build过程中是否生成pg_rewind_bak目录，字符串生效需要采用'x%

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需要注意的是：qt-enclave-env服务预留大页内存是否成功受父虚拟机本身内存碎片化影响，系统长时间运行或者反复重启qt-enclave-env可能导致无法预留出足够的大页内存。推荐的使用方式是在系统刚启动时，启动一次qt-enclave-env预留足够的内存即可。 父主题： QingTian

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DataNode进程的垃圾回收时间过长，可能影响该DataNode进程正常提供服务，用户无法读写文件。 可能原因 该节点DataNode实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 >

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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类

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”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、51

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NameNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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driver_memory String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 executor_cores

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KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS”的中“-XX:MaxDirectMemorySize”值为“1G”。 直接内存配置过小导致报错，而且一旦直接内存溢出，该节点将无法处理新请求，会导致其他节点或者客户端访问超时失败。 解决办法 登录到Manager，进入Kafka配置页面。

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NameNode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HDFS NameNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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系统”，修改参数“GC_OPTS”的值，保存配置，滚动重启Zookeeper服务，如下表所示 配置项 参考值 描述 GC_OPTS Xmx最大内存数参考值：( Master节点内存 - 16GB) * 0.65 （保守估计值） JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为custom时该配置才

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变更E CS 规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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优化Flink内存GC参数 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

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cpu架构类型，不填默认X86 最小长度：0 最大长度：24 memory 否 String 内存申请使用量，取值范围[0.1-3072]，单位G，支持一位小数。对于应用，不填默认1G；对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0

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系统”，修改参数“GC_OPTS”的值，保存配置，滚动重启Zookeeper服务，如下表所示 配置项 参考值 描述 GC_OPTS Xmx最大内存数参考值：( Master节点内存 - 16GB) * 0.65 （保守估计值） JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为custom时该配置才

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怎样配置Windows弹性云服务器的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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配置NameNode内存参数 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。

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优化Flink内存GC参数 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

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