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命令查询得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 优化Flink内存GC参数场景 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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of numbers VPS姿态矩阵，按照左上到右下排列。 t Array of numbers VPS位置，分别为XYZ值。 confidence Double VPS结果置信度。 K Array of numbers 在线云标定默认内参。 请求示例 vps请求体示例，image信息xxx需改为图片base64编码。

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设备机型暂不支持。 开启AR会话状态，发送VPS请求获取定位数据。 通过回调函数（hwar.registerGetNewVpsPose）获取定位数据，如果获取失败，可通过侦听事件“VPS_FAIL”处理。 // 设置AR状态，第一个参数设为true表示开始发送VPS请求 hwar.setARStatus(true

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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BE节点内存被其他进程占用过大导致机器剩余内存不够，或BE服务最大内存上限设置过大。 处理步骤 检查BE节点设置的最大内存上限是否合理。 登录 FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > BE最大内存与机器剩余内存的关系 (BE)”。

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB minMemory 内存自动调整下限，若调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn

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内存使用超限风险与优化 RDS for MySQL内存说明 RDS for MySQL的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数即分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到MySQL 服务器 时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。

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Shell命令task，可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息，可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存，如下图所示，有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000（创建该任务时分配的栈

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内存使用超限风险与优化 GaussDB (for MySQL)内存说明 GaussDB(for MySQL)的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到GaussDB(for

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB minMemory 内存自动调整下限，如果调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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节点内存检查异常处理 检查项内容 检查节点内存使用情况，是否超过90%。 解决方案 请在业务低峰时进行集群升级。 请检查该节点的Pod部署数量是否过多，适当驱逐该节点上Pod到其他空闲节点。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问：为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答：在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：

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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存

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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存

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