企业智慧屏可以做扩展加内存吗？ 华为企业智慧屏支持12GB RAM + 64GB Flash，暂不支持扩展内存。 父主题： 硬件/外观

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设备加电自检 前面板的电源开关不能切断交流电压。要将 服务器 中的交流电压切断，必须断开交流电源线。 确认所有的外围设备，诸如显示器、键盘、鼠标已经连接上； 打开显示器； 将 AC 电源线的一头接到服务器背板的电源接口； 将 AC 电源线的另一头接到电源管理器的三芯插座中； 当接入 AC

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批量服务器重新加域 功能介绍 批量服务器重新加入AD域，一般用于解决服务器脱域的情况使用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v1/{pr

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32MB（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）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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取值范围：布尔型 默认值：off 设置建议：建议在业务运行一段时间，当 CS toreBuffer内已存入大量高频查询的数据后，进行低频大表查询前打开，查询完大表后关闭。 temp_buffers 参数说明：设置每个数据库会话使用的LOCAL临时缓冲区的大小。 参数类型：USERSET

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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

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过调整这三个参数减小。 动态负载管理功能依赖内存管理功能，当关闭参数enable_memory_limit后，动态负载管理和TopSQL功能会失效。 max_process_memory 参数说明：设置一个数据库节点可用的最大物理内存。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：

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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

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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$GAUSS LOG /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。

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level2：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t

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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。

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长事务产生大量临时表导致内存超限的解决办法 场景描述 云数据库 GaussDB (for MySQL)实例在11:30到12:27分内存使用率持续上升，最终触发内存超限。 图1 内存使用率 原因分析 查看processlist.log日志，查询到有两个慢SQL与图1中内存增长的时间比较匹配。

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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