默认值：163840（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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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CPU/64G内存，

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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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024G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）；0（4核CPU/16G内存）

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是否支持退订 如何查看API使用次数 接口的并发是多少 调用API报错IVS.0015怎么处理 CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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专属计算集群的规格提供了对应物理 服务器 的配置信息，决定了您能在专属计算集群中使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属计算集群对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs）

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| wc -l 输出：2 即表示2个 图1 输出1 查看CPU核数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 输出：cpu cores：4 2*4=8 一共是8核 图2 输出2 查看 CPU 型号： 输入命令： cat /proc/cpuinfo

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当前节点堆内存的实际使用阈值，当节点堆内存使用超过阈值百分比时触发中断控制程序，取消执行隔离池其中一条大查询任务。 取值范围：0.0~100.0% 默认值：90% search.isolator.count.limit Integer 当前节点隔离池的大查询任务数阈值，被观察的查询任务数超过此阈值将触发中断

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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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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配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys

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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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集群在均衡模式下，max_process_memory将使用上限值，提高节点整体的内存资源利用率，相对之前版本，内存利用率会提升。 集群在非均衡模式下，max_process_memory将使用下限值，节点整体的内存资源利用率和8.2.1集群之前的版本一致。 升级场景下，该参数为保持前向兼容，系统不会设置max_

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大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议： 建议设置此参数的值等于work_mem，可以改进清理和恢复数据库转储的速度。因为在一个数据库会话里，任意时刻只有一个维护性操作可以执行，并且在执行维护性操作时不会有太多的会话。 当自动清理进

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96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存）；16MB（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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256（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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0。 应用镜像有最低CPU、内存配置要求，如果当前Flexus应用服务器 L实例 CPU、内存配置较低，则不支持切换到高配置要求的应用镜像。例如GitLab最低配置为2核8G，则不支持2核4G的镜像切换到2核8G的GitLab应用镜像。您可以升级实例规格后再切换到目标应用镜像。 Fl

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配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys

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2us（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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变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题： 变更实例

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