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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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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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e”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Loader实例设置直接内存大小无法满足当前业务使用场景，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader直接内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的直接内存大小”的变化趋势，根据

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系统”。将“GC_OPTS”参数的值根据实际情况调大。保存配置，并重启NodeManager实例。 NodeManager重启过程中，提交到该节点的Container可能会重试到其他节点。 集群中的NodeManager实例数量和NodeManager内存大小的对应关系参考如下： 集群中的No

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实际情况调大。 观察界面告警是否清除？ 是，处理完毕。 否，执行1.f。 在 MRS 集群详情页面，单击“组件管理 > ZooKeeper > 实例 > quorumpeer（对应上报告警实例ip） > 定制 > ZooKeeper堆内存与直接内存资源情况 ”。查看直接内存的使用情况。

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e算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：

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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常

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> 全部配置 > Broker > 环境变量”。将“KAFKA_HEAP_OPTS”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”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。

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常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法

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值：告警时间段内JobHistory2x使用堆内存的最大值和“JobHistory2x堆内存使用率统计 (JobHistory2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维

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告警时间段内JobHistory2x使用直接内存的最大值和“JobHistory2x直接内存使用率统计 (JobHistory2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大，建议不要超过参数SPARK_DAEMON_MEMORY的值。

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告警时间段内IndexServer2x使用堆内存的最大值和“IndexServer2x堆内存使用率统计 (IndexServer2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维

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时间段内IndexServer2x使用的直接内存的最大值和“IndexServer2x直接内存使用率统计 (IndexServer2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维

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整：告警时间段内JD BCS erver2x使用堆内存的最大值和“JDB CS erver2x堆内存使用率统计 (JDBCServer2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大。多业务量、高并发的情况可以考虑增加实例。 在FusionInsight

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告警时间段内JDBCServer2x使用的直接内存的最大值和“JDBCServer2x直接内存使用率统计 (JDBCServer2x)”阈值的比值。若参数值调整后，仍偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若频繁出现告警，可以按1倍速率调大。建议不要超过“SPARK_DRIVER_ME

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overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDF

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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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