ne用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： 集群监控与运维

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4核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；'2048,2,(nobind)'（96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；11000（96核CPU/768G内存）；10000（80核CPU/640G内存）；8500（72核CPU/576G内存）；7500（80核CPU/512G内存，64核CPU/512G内存）；7000（60核C

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核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；'2048,2,(nobind)'（96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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Memory）占整体节点资源比例计算出来的成本，结合工作负载关联存储的成本 运行总核时 所选时间周期内，工作负载总消耗的核时资源数 核时单价 CPU 每核每小时价格。 用来指导您工作负载所在节点对应的机型的CPU核时单价。如果工作负载或者命名空间对应核时单价很贵，则可以通过变更节点类型等方式进行降本增效。

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G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；10（4核CPU/16G内存）

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(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128,2,(nobind)'（4核CPU/32G内存）；'64,2,(nobind)'（4核CPU/16G内存） thread_pool_stream_attr 参数说明：

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1024G内存，96核CPU/1024G内存）；40000（96核CPU/768G内存）；25000（64核CPU/512G内存）；24000（60核CPU/480G内存）；11000（32核CPU/256G内存）；5000（16核CPU/128G内存）；2048（8核CPU/6

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(nobind)'（96核CPU/768G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512,2,(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128

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50（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和 内存使用率 工作负载内存使用率 = 工作负载各个Pod中内存使用率的平均值 Pod内存使用率 = Pod实际使用的物理内存 / 业务容器物理内存限制值之和 数据面监控 此处默认统计近1小时、近

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资源使用（按任务） 任务使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用（按租户） 租户所使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用比例（按租户） 租户所使用的CPU核数和内存的比例。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 任务耗时排序

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CPU使用率：节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 CPU分配率：节点上所有容器对CPU的Request之和除以节点的CPU总核数。 节点CPU单核使用率：节点上每个CPU核非空闲时间各自所占的比例。 内存相关指标 内存使用率：节点的内存使用量除以节点的内存总量。 内存分配率：节点上所有容器对内存的 Request

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（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/256G内存）；6000（16核CPU/

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100000（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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（分区表每次可能写入多个分区，理想情况下建议给的CPU核心数量=写入分区*分桶数；实际配置的core小于这个值，写入性能线性下降）。 示例： 当前表bucket数为3，同时写入分区数为2， 建议入库Spark任务配置的core数量大于等于3*2。 spark-submit --master

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节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 节点内存使用率 = 节点的内存使用量除以节点的内存总量。 工作负载内存使用率

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256MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64

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(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128,2,(nobind)'（4核CPU/32G内存）；'64,2,(nobind)'（4核CPU/16G内存） 设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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总量：所有物理 服务器 的CPU核数总和 分配：已分配的CPU核数 空闲：空闲的CPU核数 内存分配率 总量：所有物理服务器上弹性云服务器的物理内存容量总和 分配：已分配的内存容量 空闲：空闲的内存容量 单击“查看详情”，在物理服务器列表查看已申请的所有物理服务器，也可以单击物理服务器名称，查询该物理服务器下创建的所有云服务器。

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task的稳定运行。但是Compaction整体的运行时长取决与本次Compaction处理文件数以及分配的cpu核数（并发能力），因此可以通过增加Compaciton作业的CPU核的个数来提升Compaction性能（注意增加cpu也要保证CPU与内存的比例）。 Hudi表采用异步Compaction。

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