扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性

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cpubind_info：线程池是否绑核的配置参数。可选择的配置方式有：1. '(nobind)' ，线程不做绑核；2. '(allbind)'，利用当前系统所有能查询到的CPU core做线程绑核；3. '(nodebind: 1, 2)'，利用NUMA组1，2中的CPU core进行绑核；4. '(cpubind:

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扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性

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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 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 *

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该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用(cpuCoreUsed) 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） CPU使用率(cpuUsage) 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。服务实际使用的与申请的CPU核数量比率。 0～100%

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弹性伸缩是否能够自动升降 云服务器 的CPU、内存和带宽？ 弹性伸缩目前支持自动升降带宽资源，支持自动增加或减少伸缩组内E CS 实例的数量，不支持自动升降 服务器 的CPU、内存等配置。 父主题： 通用类

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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）；150（96核CPU/768G内存）；120（80核CPU/640G内存）；100（64核CPU/512G内存）；80（60核CPU/480G内存）；40（32核CPU/256

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） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） CPU使用率（aom_process_cpu_usage） 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。服务实际使用的与申请的CPU核数量比率。 0～100 百分比（%） 句柄数（aom_process_handle_count）

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= '100,200' 表示已经堆积的会话数超过线程池初始设置的线程数的200%后禁止新连接接入并kill堆积的会话，kill会话过程中会话数恢复到线程池初始设置的线程数的100%以下时停止kill会话并允许新连接接入。 已经堆积的会话数可以通过查询pg_stat_activi

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CPU/内存）和磁盘配置两部分，如图1所示。 单击“导出数据”，可导出集群中所有主机的配置列表，包括主机名称、管理IP、主机类型、核数、平台类型、内存容量、磁盘大小等。 图1 主机资源概况 基础配置（CPU/内存） 鼠标放置饼图上会显示当前区域集群中各节点不同硬件配置下的配置信息

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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-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。 “yarn

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DATA任务。如果Executor不是不同的节点分配的，CarbonData将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults

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DATA任务。如果Executor不是不同的节点分配的，CarbonData将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults

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RabbitMQ支持升级CPU和内存吗？ RabbitMQ AMQP-0-9-1版本不支持升级CPU和内存，RabbitMQ 3.8.35版本支持扩容/缩容代理规格，具体请参见变更实例规格。 父主题： 实例问题

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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 资源池在所有节点上可用CPU上限的平均值，CPU配额管控情况下为 GaussDB 全部可用CPU核数，CPU限额管控情况下为关联控制组的可用CPU核数。 read_speed text

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怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的剩余可用CUs，才可以确保作业任务的正常执行。

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r 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） Executor内存

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问：规格增大后，达到什么标准本地盘性能高于云盘？ 答：针对磁盘瓶颈的模型下，一般达到8U及以上规格，本地盘的IO能力可以超过云盘的能力上限，此时本地盘性能可以优于云盘。 场景4 问：是否对于时延比较敏感的业务，小规格的本地盘会有优势？ 答：本地盘是单次IO访问时延比云盘小，和规格没有关系。 父主题： 性能资源类

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Redis企业版为多线程版本，企业版Redis线程数请参考表1。企业版Redis的CPU最大使用率=线程数x100%，例如线程数为3的企业版Redis，最大CPU使用率为300%。 表1 企业版Redis线程数 实例内存规格 线程数（企业版高性能型主备实例） 线程数（企业版存储型主备实例） 8 GB

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od申请的limits.cpu = 0.5Core和limits.memory = 256MiB，那么该Pod最终会申请0.6Core的CPU和356MiB的内存。 无 最小规格 内存：256MiB CPU：0.25Core 安全容器的CPU核数（单位为Core）与内存（单位为G

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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-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%配置。 “yarn.scheduler

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