在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”，支持界面可视化配置，配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能，极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题： 内存加速

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Linux内核整数溢出漏洞（CVE-2022-0185） 漏洞详情 国外安全研究人员William Liu和Jamie Hill-Daniel发现Linux内核中包含一个整数溢出漏洞，可导致写操作越界。本地攻击者可以使用这一点导致拒绝服务(系统崩溃)或执行任意代码，在容器场景下拥

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项，如： option("hoodie

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Matrix针对DVPP提供了内存申请接口HIAI_DVPP_DMalloc和释放接口HIAI_DVPP_DFree，申请接口用于申请满足DVPP对齐要求的内存。用户在使用时注意该接口需要成对使用，为有效预防内存泄露问题，推荐使用共享指针管理申请的内存，实现代码如下：此外，该接口仅在Device侧使用，Host侧无该接口。HIAI_DVP

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memset和memcpy操作动态内存，发生越界踩内存问题。对于memset和memcpy操作，当入参为动态内存节点时，增加对内存节点实际大小与入参指定大小的检查，若指定大小大于节点实际大小时，输出error信息，并且取消该次memset或memcpy操作，所以能够防止操作越界。动态内存越界场景下，可开启该功能定位问题。错误码定义见错误码

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处设置堆内存使用限制时，可以阻断API的请求，达到保护节点的目的。而内存流控可以配置节点全局流控和基于单个请求Path的精细化内存控制，其中单个请求Path的流控通过配置请求Path和堆内存阈值，在请求处理前判断配置的堆内存阈值，超过阈值中断当前的请求Path。 开启内存流控会消耗部分请求性能。

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在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 父主题： 内存加速

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在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 父主题： 内存加速

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端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 mapreduce.map.output.compress.codec指定用于压缩的编解码器。 mapreduce.map.output

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端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 mapreduce.map.output.compress.codec指定用于压缩的编解码器。 mapreduce.map.output

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process；exception ；class ；method ；paramtype java方法内存溢出异常 process；class ；method ；paramtype java方法栈溢出异常 process；class ；method ；paramtype java修改方法返回值

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通过内存备份机制定位问题，参见内存备份机制。

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t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项，如： option("hoodie

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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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2 修复问题列表： MRS Manager nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark

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不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。 大任务下MapReduce任务运行失败，请参考MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常进行处理。 BulkLoad支持的数据源格式为带分隔符的文本文件。 已安装客

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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 overwrite的load partition阶段出现找

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JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

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