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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查询裸金属 服务器 规格详情（废弃） 功能介绍 根据裸金属服务器的规格ID，查询规格的详细信息，比如规格名称、CPU核数、内存大小等。 当前API已废弃，请使用“查询规格详情和规格扩展信息列表”。 URI GET /v2.1/{project_id}/flavors/{flavor_id}

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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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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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cpubind_info'，这三个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的初始线程总数，可以动态扩充，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大

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设置用于CarbonData查询的Executor个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64G

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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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） 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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运行总核时 所选时间周期内，工作负载总消耗的核时资源数 核时单价 CPU 每核每小时价格。 用来指导您工作负载所在节点对应的机型的CPU核时单价。如果工作负载或者命名空间对应核时单价很贵，则可以通过变更节点类型等方式进行降本增效。 所属命名空间 工作负载所在命名空间 CPU平均利用率

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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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- - 专属主机类型的名称。 vcpus Int R - - 专属主机的vCPUs个数。 cores Int R - - 专属主机的物理核数。 sockets Int R - - 专属主机的物理套接字数量。 memory Int R - - 专属主机的物理内存大小。 availa

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GaussDB (DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6），可以提供较强的计算能力

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Integer 可输入元数据的最大长度。 maxPersonality Integer 可注入文件的最大个数。 maxPersonalitySize Integer 注入文件内容的最大长度（单位：Byte）。 maxServerGroups Integer 服务器组的最大个数。 maxServerGroupMembers

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CN：5000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；4000（96核CPU/768G内存）；3000（80核CPU/640G内存）；2048（80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32

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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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概述 专属主机的规格提供了对应物理服务器的配置信息，决定了您能在专属主机上使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属主机对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、本地存储、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs

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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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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 总价 弹性云服务器 规格: X86计算 | 内存优化型 | m3.xlarge.8 | 4核 | 32GB 镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit 系统盘: 通用型SSD | 40GB 数据盘: 通用型SSD

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xu1.large.r2.4 | 规格：4 GB | 分片数：3 | 最大可用内存：4 GB | 最大连接数(默认/可配)：30,000/150,000 | 基准/最大带宽：2,304/2,304 Mbit/s | DB数：1 | 占用IP个数：6 1 包周期 1 月 ￥367.48

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