默认值： 55000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；40000（96核CPU/768G内存）；25000（64核CPU/512G内存）；24000（60核CPU/480G内存）；11000（32核CPU/256G内存）；5

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加其他节点的负载。 CPU使用率高的原因 数据操作相关线程数（num.io.threads、num.network.threads、num.replica.fetchers）过多，导致CPU繁忙。 分区设置不合理，所有的生产和消费都集中在某个节点上，导致CPU利用率高。 磁盘写满的原因

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指标集 指标 说明 线程 当前线程数 当前线程数。 死锁线程数 死锁线程数。 守护线程数 守护线程数。 所有启动线程数 所有已经启动的线程数。 峰值线程数 峰值线程数。 线程状态 WAITING状态线程数 等待状态线程数量。 TERMINATED状态线程数 终止状态线程数量。 RUNNABLE状态线程数

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采集周期内gc的时间 - INT SUM 线程(thread，JVM线程数统计) liveCount 当前线程数 当前线程数 - INT AVG daemonCount 守护线程数 守护线程数 - INT AVG peakCount 峰值线程数 峰值线程数 - INT AVG runnableStateThreadCount

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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/

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对gc进行监控，展示gc时间以及gc次数指标的趋势图。 cpu 对cpu进行监控，展示cpu使用率的趋势图。 线程 对线程进行监控，展示BLOCKED状态线程数、峰值线程数、TERMINATED状态线程数、RUNNABLE状态线程数、存活线程数、守护线程数、WAITING线程数的趋势图。 类加载 对加载类进

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默认值：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/

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Spark作业CUs数=Executor所占CU数+driver所占CUs数 Executor所占CU数=max { [（Executor个数 x Executor内存）÷4]，（Executor个数 x Executor CPU核数）} x1 driver所占CUs数=max [（ driver内存÷4），

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运行程序参数 否 为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 说明： 数据连接为 MRS API连接时支持为Spark SQL作业独立配置需要的资源（例如线程、内存、CPU核数并指定MRS资源队列等）。代理连接时不支持配置。

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ize_pretty格式化。 used_cpu double precision 资源池在所有DN上占用CPU核数的平均值；CPU隔离以节点和资源池为单位，单个节点上包含多个DN时，资源池在单节点上占用的CPU核数需要乘以DN数。 cpu_limit double precision

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96（8核CPU/64G内存）；2048（4核CPU/32G内存）；1000（4核CPU/16G内存） 金融版（标准型）： 32000（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

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Memory：608 GB (=622592 MB) 76 专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 =

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已打开的文件描述符数 节点已打开的文件描述符数。 ≥ 0 max_file_descriptors 最大允许的文件描述符数 最大允许的文件描述符数。 ≥ 0 thread_pool_write_queue Write队列中总排队任务数 写入线程池中的排队任务数。 ≥ 0 thre

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已打开的文件描述符数 节点已打开的文件描述符数。 ≥ 0 max_file_descriptors 最大允许的文件描述符数 最大允许的文件描述符数。 ≥ 0 thread_pool_write_queue Write队列中总排队任务数 写入线程池中的排队任务数。 ≥ 0 thre

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当活跃连接数超出了实例规格的承受能力，系统不停的切换CPU中运行的进程，而内核程序切换CPU让其在不同的地址空间上操作，导致内核态CPU时间占比升高。 查看活跃连接数 通过管理控制台中的监控平台中的活跃连接数监控项进行查看，选择近24小时或近7天查看最近一段时间的活跃连接数的情况，确认是否存在陡增现象以及陡增时间点。

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配置”，在搜索框中输入以下参数。 “yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-

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FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数，当检查到该值超出阈值（默认值为10）时产生该告警。该线程池为NIO MySQL Server用于处理任务的线程池。 当FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数低于阈值时，告警清除。

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历史规格/性能说明 版本 资产数 并发数 CPU 内存 硬盘 标准版 20 20 1核 4GB 100GB 专业版 50 50 2核 4GB 200GB 企业版 100 100 4核 8GB 400GB 高级版 200 200 4核 8GB 800GB 旗舰版 无限制 无限制 8核 16GB 1TB

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整数量”。 弹框中选择需要调整的代理实例节点数量，单击“确定”，完成修改。 推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表

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logical-decoder-bind-cpu-index： 逻辑解码线程绑定cpu核号的参数。 取值范围：-1~65535，不使用该参数则为不绑核。 默认-1，不绑核。-1不可手动设置，核号应确保在机器总逻辑核数以内且小于[cpu核数 - 并行逻辑解码数]，不然会返回报错。 从给定的核号参数开始，新拉起的线程会依次递增加一。

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xecutor个数*Executor CPU核数”要小于队列的计算资源CU数，避免其他Spark任务角色无法启动。 Spark作业参数计算公式： CU数=driver CPU核数+Executor个数*Executor CPU核数 内存数=driver内存+(Executor个数*Executor内存）

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