步骤一：配置选型 云耀 云服务器 提供了表1所示的几种配置类型的云耀云 服务器 ，您可以根据您的实际应用场景选择适合您的云服务器配置类型。 表1 云耀云服务器固定带宽套餐配置选型 类型 实例规格 云硬盘 带宽 适用场景 入门型 1vCPUs | 1G 40GB 高IO 1Mbit/s 面

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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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内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 父主题： Python SDK样例参考

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创建内存加速映射 功能介绍 创建内存加速映射。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型弹性云服务器搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM2、kM1

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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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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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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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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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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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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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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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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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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default

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