创建API时提示代理调用失败，怎么办？ 可能原因 数据连接中的 CDM 代理异常，例如内存占用过高等。 解决方案 短期内建议您在空余时间对CDM集群进行重启，长期措施需降低CDM集群的工作负载。 父主题： 数据服务

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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U/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/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；128kB（4核CPU/16G内存）

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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，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/128G内存，8核C

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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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32MB（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/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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设置建议： 依据查询特点和并发来确定，一旦work_mem限定的物理内存不够，算子运算数据将写入临时表空间，带来5-10倍的性能下降，查询响应时间从秒级下降到分钟级。 对于串行无并发的复杂查询场景，平均每个查询有5-10关联操作，建议work_mem=50%内存/10。 对于串行无并发的

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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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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约束与限制 系统约束 推荐使用表1所示的客户端系统登录华为乾坤工作台。 表1 客户端系统 约束项 约束说明 硬件配置 空余内存最低1GB，推荐2GB或以上。 操作系统 Windows 10。 浏览器 Google Chrome 81及以上版本。 分辨率 最佳显示分辨率宽度是1920，最小显示宽度是1280。

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0-1062.12.1.el7.x86_64的场景下（主要为1.17.9版本集群），反复创建应用时出现cgroup kmem泄露，导致节点内存有空余，但是无法创建新的Pod，并提示报错Cannot allocate memory。 问题根因 在反复创建应用时会创建的临时memory

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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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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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查看系统内存 堡垒机 存储空间分为系统分区和数据分区。当数据分区可用内存不足时，建议您及时删除历史系统数据，或变更实例规格扩充数据盘大小。 前提条件 用户已获取“系统”模块管理权限。 操作步骤 登录堡垒机系统。 选择“系统 > 数据维护 > 存储配置”，进入系统存储配置管理页面。

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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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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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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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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