256（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/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C

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280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核C

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主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器 ，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h2.large 2*18

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180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核CPU/480G内存）；40GB（32核CPU/256G内存）；18GB（16核CPU/128G内存）；8

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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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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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24G内存，104核CPU/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/3

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Redis 3.0 主备实例测试数据 测试环境说明 测试实例规格 Redis 3.0 8G主备 Redis 3.0 32G主备 测试执行机规格 通用计算增强型 | c6.xlarge.2 | 4vCPUs | 8GB 测试命令 redis-benchmark -h {IP} -p

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1048576（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/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C

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50（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/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C

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0基础版实例支持开启SSL，本章节包含开启SSL前后的Redis实例性能测试数据。 测试环境说明 测试实例规格 Redis 6.0 基础版 32G Cluster集群 测试执行机规格 通用计算增强型 | 8vCPUs | 16GiB | c7.2xlarge.2 测试执行机镜像 Ubuntu

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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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Redis 4.0/5.0 主备实例测试数据 测试环境说明 测试实例规格 Redis 4.0/5.0 8G主备 Redis 4.0/5.0 32G主备 测试执行机规格 通用计算增强型 | c6.2xlarge.2 | 8vCPUs | 16GB 测试执行机镜像 Ubuntu 18

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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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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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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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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 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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CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/256G内存）；6

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