删除内存加速规则 功能介绍 删除内存加速规则。 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 DELETE

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超大内存型 超大内存型实例类型总览 超大内存型 弹性云服务器 内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 该类型弹性 云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大，刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多，极大地降低查询效率。 建表时存储类型建议选择orc或者parquet orc和parquet是列

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单个机器DN数。 不建议该参数值设置过大，因为comm_max_stream会占用内存（占用内存=256byte*comm_max_stream*comm_max_datanode），如果并发数据流数过大，查询较为复杂及smp过大都会导致内存不足。 如果comm_max_data

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为了减少大Key和热Key过大，有什么使用建议？ string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素尽量不超过5000个。 Key的命名前缀为业务缩写，禁止包含特殊字符(比如空格、换行、单双引号以及其他转义字符)。 Redis事务功能较弱，不建议过多使用。

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超过该阈值的请求在调用链智能采样中会被加大采样力度，默认值为800。 监控指标数据采集的最大行数 监控指标数据采集超过该设置值后，监控项停止采集，防止占用内存过大，默认值为499。 前端监控聚合设置 前端监控聚合设置可以将上报的url或者api按照设置的规则，进行聚合。 单击“点击设置”，进入通用配置页面。

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OOM，都是因为数据量过大，也有可能是因为同一个executor上面同时运行的task太多。 问题2：有些task运行失败会报上述错误。当看到这个报错的时候，需要确认的是丢失的这个task在哪个节点上面运行，一般的情况是这个丢失的task异常退出导致的。 处理步骤 问题1： 对于数据量过大，需要

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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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。当堆内存不足时，任务无法分配，将频繁触发GC，导致Elasticsearch进程异常退出。 处理步骤 如果集群长期处于高负载状态，则集群会存在写入、查询缓慢等情形，建议根据业务需要升级节点规格或者对集群节点的数量和存储容量进行扩容，使集群更好的满足业务需求。升级节点规格、扩容节

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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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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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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单击“高级”页签，在“虚拟内存”区域单击“更改”。 弹出“虚拟内存”对话框。 图1 “虚拟内存”对话框 清除勾选“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。 如果需要关闭虚拟内存，请选择“无分页文件”；如果需要为虚拟内存设置上限，选择“自定义大小”，建议将虚拟内存最大值设置在2G以内。

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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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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 可能会导致任务运行时申请不到内存而失败。 可能原因 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

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