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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单击专有网格名称进入网格管理详情。 在“边车管理”页签，单击“边车升级”，选择组件进行边车升级。 对于单实例组件，升级会触发流量短暂中断，建议扩容后再升级。 仅专有网格支持边车升级，托管网格会随着网格版本的升级自动升级边车。 运行节点 “运行节点”可以帮助您查看已创建的节点。您在当

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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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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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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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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默认值：500（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；50（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

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默认值：500（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；50（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

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fine”，表示规格变更优化脚本执行成功，云 服务器 可以变更QingTian实例。 请务必确保云服务器配置成功，否则，可能会导致变更规格后的弹性云服务器不可用。 步骤3：变更规格 登录控制台。 单击“”，选择“计算 > 弹性云服务器”。 在弹性云服务器列表，查询待变更弹性云服务器状态。 如

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使用云硬盘备份恢复数据时，需要停止服务器吗？ 需要先停止服务器，并解除服务器和云硬盘的绑定关系后再做恢复操作。 恢复后，再绑定云硬盘并启动服务器。 具体操作请参见《云备份用户指南》“使用云硬盘备份恢复数据”章节。 父主题： 恢复类

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怎样配置Windows弹性云服务器的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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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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单击“高级”页签，在“虚拟内存”区域单击“更改”。 弹出“虚拟内存”对话框。 图1 “虚拟内存”对话框 清除勾选“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。 如果需要关闭虚拟内存，请选择“无分页文件”；如果需要为虚拟内存设置上限，选择“自定义大小”，建议将虚拟内存最大值设置在2G以内。

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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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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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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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EntityTrapFaultID 报警错误ID。 对系统的影响 内存使用率过高会造成对某些业务的处理不及时。 可能原因 设备的内存使用率超过门限阈值。 处理步骤 请根据《故障启示录-园区交换机-设备管理及维护》中的“内存利用率高”进行排查。 参考信息 无 父主题： V200版本LSW设备告警

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4。 独立部署：1GB（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；512MB（16核CPU/128G内存）；256MB（8核CPU/64G内存）；128MB（4核CPU/32G内存）；64MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：每次事务提交时，WAL缓冲区的内容

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4。 独立部署：1GB（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；512MB（16核CPU/128G内存）；256MB（8核CPU/64G内存）；128MB（4核CPU/32G内存）；64MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：每次事务提交时，WAL缓冲区的内容

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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/128G内存，8核C

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