.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
-
集群报错内存溢出
![]()
原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：
来自：帮助中心 -
什么是溢出金额？
![]()
什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单
来自：帮助中心 -
MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因
![]()
MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 场景描述 在进行MongoDB数据库迁移的过程中，出现源数据库内存溢出（OOM），导致源数据库不可用，迁移失败。 问题分析 出现上述内存溢出可能存在如下原因： 源数据库的mongod服务单独部署在一台机器上
来自：帮助中心 -
Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败
![]()
StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce.map
来自：帮助中心 -
内存使用率高怎么处理
![]()
如果解决完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 图1 内存使用率高的排查思路 序号 可能原因 解决方案 1 内存相关参数设置不合理。 请参见原因一：内存相关参数设置不合理。 2 存在大量消耗内存的查询语句。 请参见原因二：存在大量消耗内存的查询语句。 3 开启了消耗内存的特性。
来自：帮助中心 -
通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错
![]()
overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件
来自：帮助中心 -
内存使用率高问题排查
![]()
内存使用率高问题排查 使用文档数据库时，当实例的内存使用率达到90%，SWAP利用率超过5%时，此时认为实例的内存已达瓶颈，会导致系统响应慢，甚至出现内存溢出（OOM）的隐患。 本章节主要介绍排查解决实例内存使用率高的问题。 查看内存使用情况 您可以通过查看监控指标（内存使用率和
来自：帮助中心 -
MRS 2.0.1.3补丁说明
![]()
1.3 发布时间 2019-12-25 解决的问题 MRS 2.0.1.3 修复问题列表： MRS Manager 优化扩缩容逻辑，解决V1作业管理接口tcp连接残留问题 MRS 大数据组件 MRS Hive 解决hiveserver内存溢出问题、存在大量小文件的情况下，MergeFile阶段非常慢问题、insert
来自：帮助中心 -
No backend available，怎么解决？
![]()
No backend available，怎么解决？ 检查后端服务是否可以访问，如果不能访问，请修改后端服务。 检查后端服务对应的ECS安全组配置，查看是否已开放您需要的端口。 检查后端服务地址是否使用公网IP地址，如果使用，需要在APIG控制台的“实例管理 > 查看控制台 > 实例信息”界面开启出口地址。
来自：帮助中心 -
创建委托失败怎么解决？
![]()
创建委托失败怎么解决？ 问题描述 用户进入微服务引擎控制台，提示需要开通服务并授权，单击授权后提示授权创建失败。 原因分析 用户无权限创建委托或用户委托配额不足。 解决方法 若用户进入IAM控制台时，系统提示权限不足，说明用户无权限创建委托，请参考创建委托时提示权限不足怎么办进行处理。
来自：帮助中心 -
内存
![]()
level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。
来自：帮助中心 -
内存
![]()
-
内存
![]()
-
MRS 2.0.1.1补丁说明
![]()
发布时间 2019-09-30 解决的问题 MRS Manager 解决反复扩缩容导致MRS Master节点executor 内存溢出问题 MRS 大数据组件 MRS Presto新增Presto支持OBSFileSystem MRS Presto解决频繁打印jstack，以及日志文件太大不滚动问题
来自：帮助中心 -
配置MRS集群阈值类告警
![]()
12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%
来自：帮助中心 -
MRS 1.8.7.1补丁说明
![]()
2020-08-04 解决的问题 MRS Manager 优化补丁机制 解决executor内存溢出问题 解决executor作业状态不一致问题 优化executor日志打印 MRS 大数据组件 增加Hbase region处在RIT状态的时长超过阈值的告警 解决presto日志回滚问题
来自：帮助中心 -
内存
![]()
200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C
来自：帮助中心 -
内存
![]()
所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize，freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存申请详
来自：帮助中心 -
内存
![]()
level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。
来自：帮助中心 -
内存
![]()
。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
来自：帮助中心 -
内存
![]()
。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
