优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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会议中为什么不能录制？ 可能有以下两个原因： 免费体验 版welink需要购买会议录播空间才能用会议录制， 购买了会议录播空间，会中身份为普通会议者。 只有会议主讲人才可以开启录制。 父主题： 会议管理

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组合套餐不支持升级套餐规格，购买时不支持自定义选择主机安全、云备份、Flexus负载均衡。 基础套餐包含一台云主机（vCPU/内存、系统盘）、一个弹性公网IP、流量包、主机安全、云备份。 高可用套餐包含两台云主机（vCPU/内存、系统盘）、一个弹性公网IP、流量包、两个主机安全、云备份、Flexus负载均衡。

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关机”。 单击“操作”列下的“更多 > 变更规格”。 系统进入“云 服务器 变更规格”页面。 根据界面提示，选择变更后的云服务器类型、vCPU和内存。 （可选）选择“专属主机”。 对于在专属主机上创建的弹性云服务器，系统支持更换云服务器所在的专属主机。 此时，您可以单击下拉列表，选择

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同时挂载至两个服务器的文件系统数据存在延时怎么办？ 现象描述 当服务器A和服务器B同时挂载同一文件系统C时，在服务器A上传文件，服务器B同步此文件时存在延时，而单独上传至服务器B则没有延时。 定位思路 需要在两个服务器的挂载参数中增加参数noac和lookupcache=none。

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S系统内存不足，系统当前的线程数达到了配置的最大值。 处理方法 登录管理控制台。 通过E CS 的主机监控功能的“内存使用率”指标，查看云服务器内存使用情况确认云服务器内存情况，详细操作，请参见查看监控指标 。 如果内存不足，建议扩容内存或者优化内存的使用，扩容内存可参考变更规格通用操作。

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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Windows虚拟内存设置 仅Windows Server 2012 R2和Windows Server 2016需要设置虚拟内存。 裸金属服务器的内存很大，自动分配的虚拟内存会占用大量的系统盘空间，影响系统性能。建议在镜像制作过程中关闭虚拟内存或者设置上限。具体操作如下： 登录Windows虚拟机操作系统。

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Spark Core内存调优 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-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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Spark同时访问两个HBase样例程序 Spark同时访问两个HBase样例程序开发思路 Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用

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如何查询两个时间的时间差？ 答：您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');

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如何将两个数据集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式，将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。

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Spark同时访问两个HBase样例程序 Spark同时访问两个HBase样例程序开发思路 Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用

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如何查询两个时间的时间差？ 答：您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');

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配置组件监控 组件监控功能用于对接应用运维管理（AOM）的组件监控功能。其展示了每个服务的类型、CPU占用、内存占用和告警状态等信息，您可直观了解每个服务的运行状态。 使用组件监控功能时，将会自动安装ICAgent到您的机器中，并将主机信息和日志内容上报至应用运维管理（AOM），

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行时间短、资源消耗少的简单查询。简单查询和复杂查询的划分和资源消耗相关，因此根据估算内存对查询进行划分： 简单查询：估算内存小于32MB。 复杂查询：估算内存大于等于32MB。 混合负载场景下，复杂查询可能会长时间占用大量资源，虽然简单查询执行时间短、消耗资源少，但是因为资源耗尽

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