变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 实例处于正常状态，可以变更规格。 容灾实例不允许变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。

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自动释放内存中的缓存，请在业务低峰期变更规格，避免对高峰期业务造成影响。 规格类型/存储类型转换 支持变换规格类型：通用型规格实例可以变更为独享型，但独享型实例不能变更为通用型。 支持变换存储类型： 高IO支持变更为超高IO和SSD云盘。 超高IO支持变更为极速型SSD和极速型SSD

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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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默认值：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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_core CPU内核总量 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） aom_cluster_cpu_used_core CPU内核占用 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核数。 ≥0 核（Core） aom_cluster_cpu_usage CPU使用率

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4G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CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版：

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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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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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资源和成本规划 建议采用分布式部署的方式： DPE按五个节点来配置云 服务器 资源； DCE按三个节点来配置云服务器资源； 后期随着业务量的增加，可支持横向扩展云服务器资源，以满足业务使用。 表1 资源和成本规划 组件 云资源 规格 数量 每月费用（元） 备注 DPE DPE控制平面

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cluster.xu1.large.r2.4 | 规格：4 GB | 分片数：3 | 最大可用内存：4 GB | 最大连接数(默认/可配)：30,000/150,000 | 基准/最大带宽：2,304/2,304 Mbit/s | DB数：1 | 占用IP个数：6 1 包周期 1 月

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增强功能：云服务运维、自动化运维、数据库运维审计 表2 不同规格配置说明 资产数 最大并发数 CPU 内存 系统盘 数据盘 10 10 4核 8GB 100GB 200GB 20 20 4核 8GB 100GB 200GB 50 50 4核 8GB 100GB 500GB 100 100 4核 8GB 100GB 1000GB

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专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 *

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B）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优

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B）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优

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cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。 “yarn.scheduler

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Data将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor

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Data将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor

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变更 GaussDB 实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 注意事项 GaussDB实例支持规格升配，也支持降配。 规格变更前，须确保实例状态正常。实例异常，节点异常，磁盘满均不允许进行规格变更。

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即可查看作业配置的计算资源规格。 计算公式如下： Spark作业CUs数=Executor所占CU数+driver所占CUs数 Executor所占CU数=max { [（Executor个数 x Executor内存）÷4]，（Executor个数 x Executor CPU核数）} x1 driver所占CUs数=max

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