原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：

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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“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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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“客户端安装路径

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Hive非堆内存使用率过高，会影响Hive任务运行的性能，甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。 95% MetaStore堆内存使用率统计 16005 Hive服务进程堆内存使用超出阈值 Hive堆内存使用率过高，会影响Hive任务运行的性能，甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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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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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce

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memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。

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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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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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B（72核CPU/576G内存）；30GB（64核CPU/512G内存）；10GB（32核CPU/256G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。 如果设置较大的shared_

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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。 如果设置

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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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JobHistory > 默认”。将“SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS”参数中-XX:MaxDirectMemorySize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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Spark > 服务配置 > 全部配置 > JobHistory > 默认”。将“SPARK_DAEMON_MEMORY”参数的值根据实际情况调大。 单击“保存配置”，勾选“重新启动受影响的服务或实例。”并单击“确定”。 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。

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> 服务配置 > 全部配置 > JD BCS erver > Tuning”。将“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数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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JobHistory > 默认”。将“SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS”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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