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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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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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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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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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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使用SSH工具连接Notebook， 服务器 的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。 结论：虚拟机内存不能满足服务需求。 处理步骤 建议扩大节点内存。 建议关闭不需要的服务。

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R4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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-heap PID检查knox和executor进程内存使用情况，如果多次执行查看到老生代内存使用率为99.9%说明有内存溢出。 查询executor进程PID：netstat -anp | grep 8181 | grep LISTEN 查询knox进程PID：ps -ef|grep knox

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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： RDS for MySQL用户指南

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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏

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DR4的内存实例，适用于高内存计算应用。 使用须知 M3型弹性云服务器没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云服务器支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点Kafka实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。 单击“ALM-38002 Kafka堆内存使用率超过阈值

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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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JobHistory进程直接内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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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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JobHistory进程堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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JD BCS erver进程堆内存使用率过高，会影响JDB CS erver进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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