检测Yarn内存使用情况 配置场景 针对所提交应用的内存使用无法预估的情况，可以通过修改服务端的配置项控制是否对内存使用进行检测。 如果不检测内存使用，Container会占用内存直到内存溢出；如果检测内存使用，当内存使用超过配置的内存大小时，相应的Container会被kill掉。

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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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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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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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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到.out日志文件里，从而导致.out日志文件过大。 处理步骤 在每个HBase实例的节点上部署定期清理

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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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监控数据出现实例已使用内存略大于实例可使用内存是什么原因？ D CS 单机和主备实例已使用内存为redis-server进程统计的已使用内存。集群是基于分片机制实现的，集群的已使用内存为各个分片redis-server的已使用内存的总和。 由于开源redis-server内部机制的原

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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Redis 服务器 。 Redis 服务器收到命令，排队等待处理。 Redis 服务器执行命令。 Redis 服务器返回结果给客户端。 上述4个步骤中，步骤1和4是IO操作，速度慢并且受网络状况影响，很容易成为瓶颈点。 为了减小网络开销，充分发挥 Redis 高性能的优势，可以使用 Pipeline

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Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 用户问题 集群的磁盘使用率很高。 问题现象 Manager管理页面下主机管理显示磁盘使用率过高。 Yarn WebUI界面上显示只有少量任务在运行。 登录到集群的Master节点执行hdfs dfs -du -h / 命令发现如下文件占用大量磁盘空间。

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文件块过大导致HBase数据导入失败 问题现象 导入数据到hbase报错：NotServingRegionException。 原因分析 当一个block size大于2G时，hdfs在seek的时候会出现读取异常，持续频繁写入regionserver时出现了full gc，且时

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设置建议：推荐使用默认值。详情请参考以下须知。 1048576（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CP

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使用free命令查看弹性云服务器的内存，为什么与实际不符？ 问题描述 弹性云服务器创建成功后，使用free -m命令查询内存大小，查询结果与实际配置不符，较之创建时的配置要小一些。 示例： 假设创建该弹性云服务器时，配置的实际内存大小为4194304KB（即4096MB）。创建完成后，使用free

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客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？ 客户已有使用“db”+“缓存”的业务，建议继续使用原方案，可以把缓存数据迁移到GeminiDB Redis继续使用。新业务推荐使用内存加速，以简化开发。 父主题： 内存加速

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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