Tuning”。将“spark.driver.extraJavaOptions”参数中-XX:MaxMetaspaceSize的值根据实际情况调大。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2。 收集故障信息。 在 MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请

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选择“IoTDBServer > 系统”，将参数“GC_OPTS”中“-Xmx”的值参考以下说明进行调大。 “-Xmx”的值默认2G。 如果该告警偶然发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果该告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。 多业务量、高并发的情况可以考虑扩容实例。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。

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在Beeline/JD BCS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDB CS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Jo

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情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的

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有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依

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有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依

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GaussDB 内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。

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0))。如果操作系统支持的共享内存小于32MB，则在初始化数据存储区时会自动调整为操作系统支持的最大值。 设置建议： 由于GaussDB(DWS)大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分开对待。行存设大，列存设小。列存

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0))。如果操作系统支持的共享内存小于32MB，则在初始化数据存储区时会自动调整为操作系统支持的最大值。 设置建议： 由于GaussDB(DWS)大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分开对待。行存设大，列存设小。列存

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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。

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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分

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U/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分开对待。行存设大，列存设小。列存：(单 服务器 内存/单服务器数据库节点个数)*0

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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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transaction due to concurrent update 磁盘使用率高&集群只读处理方案 SQL执行很慢，性能低，有时长时间运行未结束 数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果 VACUUM FULL一张表后，表文件大小无变化 删除表数据后执行了VACUUM，但存储空间并没有释放

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MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 场景描述 在进行MongoDB数据库迁移的过程中，出现源数据库内存溢出（OOM），导致源数据库不可用，迁移失败。 问题分析 出现上述内存溢出可能存在如下原因： 源数据库的mongod服务单独部署在一台机器上

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emorySize”的值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前flume server实例设置直接内存大小无法满足当前业务使用场景，建议调整“-XX:MaxDirectMemorySize”的值为当前直接内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。

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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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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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