8G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） 如果该默认值超过内核支持的最大值（在执行gs_i

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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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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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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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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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200（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/128G内存，8核CP

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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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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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- CPU资源（%） 共享配额：关联在当前资源池的用户在执行作业时可以使用的CPU时间比例，取值范围为1-99的整数。 专属限额：限定资源池中数据库用户在执行作业时可使用的最大CPU核数占总核数的百分比，取值范围为0-100的整数，0表示不限制。 说明： 所有资源池的总和不能超过

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55000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/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（

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CN：4GB（60核CPU/480G内存）；2GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；1GB（8核CPU/64G内存）；512MB（4核CPU/32G内存）；256MB（4核CPU/16G内存） DN：140GB（60核CPU/480G内存）；76GB（32核CPU/

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CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（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/

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04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）；128kB（4核CPU/16G内存）

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的运行时长取决于本次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。 为了保证流式入库作业

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32MB（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）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核

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内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（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/64

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String 云服务器规格名称。 vcpus Integer 云服务器规格对应的CPU核数。 ram Integer 云服务器规格对应的内存大小，单位为MB。 disk Integer 云服务器规格对应要求系统盘大小。 当前未使用该参数，缺省值为0。 swap String 云服务器规格对应要求的交换分区大小。

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DWS在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6），可以提供较强的计

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6核CPU/768G内存）；120（80核CPU/640G内存）；100（64核CPU/512G内存）；80（60核CPU/480G内存）；40（32核CPU/256G内存）；20（16核CPU/128G内存）；10（8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

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2（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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