res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在 自定义镜像 配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。

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BCS 实例一直处于创建中 可能原因是挂盘失败。 处理建议 登录B CS 实例所在CCE集群的节点，执行以下命令，查看POD区的 DNS地址 是否配置错误，导致 域名 无法解析，挂盘失败。 vi /etc/resolve.conf 若还是无法解决，请联系技术支持工程师处理。 父主题： 使用类问题

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-contoller的pod一直处于pending状态。 解决方案 nginx限制的内存资源不足导致无法启动，取消限制后正常。 场景模拟 新集群3个节点，规格 6cpu，12G内存，每个节点2U4G。 单击nginx-ingress插件安装，选择规格2核2G。 nginx-ingress

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res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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受影响的器件名。 ReasonDescription 故障描述。 对系统的影响 不能获取单板温度，风扇不能根据温度自动调节转速，风扇一直全速工作，会一直产生很大的噪声，但是不会影响业务。 可能原因 IIC总线故障 处理步骤 使用display temperature { all | slot

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怎样配置Windows弹性云 服务器 的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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Spark Core内存调优 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-default

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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【中间件所在的操作系统】Windows10 元数据采集的相应配置 元数据数量很大有20多万的情况，需要调整数据库的undo回滚空间至少分配30g； 服务器数据很大，尽量调大服务器最大内存到4g及以上； 采集的数据很大的情况，需要调整数据库的redo log 给3组，每组文件给10g；

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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节点池一直在扩容中但“操作记录”里为何没有创建节点的记录？ 问题现象 节点池的状态一直处于“扩容中”，但是“操作记录”里面没有看到有对应创建节点的记录。 原因排查： 检查如下问题并修复： 租户是否欠费。 查看节点池配置的规格是否资源不足。 租户的ECS或内存配额是否不足。 如果一

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”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、51

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=512m”（Linux） 内存调整需根据服务器内存大小、操作系统版本、WEB服务器版本、JDK版本和实际使用情况进行调整，在64bit环境下分配8G内存。 注意：某些JDK版本或操作系统限制最大堆内存，不支持分配超过1.5G的内存，如果有充足的内存，可以多建立几个节点集群成员，逐一对每个成员做相应的修改。

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Spark Core内存调优 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-default

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